一種鄰域自適應的雙閾值點云特征提取方法
2020年信息技術與網絡安全第2期
周建釗，顏雨吉，陳晨，杜文超
(陸軍工程大學 野戰工程學院，江蘇 南京 210007)
摘要： 點云數據的特征提取是點云數據處理環節中的一項重要內容，對幾何分析、數據分割、點云配準、模型重建等研究起關鍵作用。研究了基于法向量和曲率的點云特征提取技術，闡明了特征提取過程中鄰域選取與單一參數計算存在的問題，提出了鄰域自適應的雙閾值點云特征提取方法。通過實驗對比了該算法與基于曲率的特征提取算法的提取效果，驗證了本算法的穩定性、準確性。該算法對于幾何特征復雜的點云具有較好的提取效果，對提高點云特征點提取的精度及效率具有重要的意義。
中圖分類號：TP391
文獻標識碼：A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.02.006
引用格式：周建釗，顏雨吉,陳晨，等.一種鄰域自適應的雙閾值點云特征提取方法［J］.信息技術與網絡安全，2020,39（2）：27-33.
文獻標識碼：A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.02.006
引用格式：周建釗，顏雨吉,陳晨，等.一種鄰域自適應的雙閾值點云特征提取方法［J］.信息技術與網絡安全，2020,39（2）：27-33.
A twothreshold point cloud feature extraction method with neighborhood adaptive
Zhou Jianzhao, Yan Yuji, Chen Chen, Du Wenchao
(College of Field Engineering，PLA Army Engineering University, Nanjing 210007，China)
Abstract： The feature extraction of point cloud data is an important part of point cloud data processing,which plays a key role in geometric analysis,data segmentation,point cloud registration,and model reconstruction.The point cloud feature extraction technology based on normal vector and curvature has been studied.The problems of neighborhood selection and single parameter calculation in the feature extraction process are clarified.A twothreshold point cloud feature extraction method with adaptive neighborhood is proposed.The experiment compares the extraction effect of the algorithm with the curvaturebased feature extraction algorithm,and verifies the stability and accuracy of the algorithm.This algorithm has a good extraction effect for point clouds with complex geometric features,and has important significance for improving the accuracy and efficiency of point cloud feature point extraction.
Key words : point cloud feature extraction;normal vector;curvature;double threshold;neighborhood adaptive
0 引言
點云數據獲取、點云數據處理以及模型重構是逆向工程中必不可少的三個重要環節。其中，點云數據處理是逆向工程中的重要環節，其精度以及效率將直接影響著三維模型的最終效果。在點云數據處理環節中，點云數據的特征提取是其中的一項重要研究內容，為幾何分析、數據分割、曲線匹配和拼接、曲面重建等幾何處理提供依據，對后期精確的點云配準、模型重建等研究起關鍵作用。
特征點是最基本的曲面幾何形狀的特征基元，對于幾何模型的外觀及其準確表達具有重要作用，點云數據的特征提取是指從點云模型中識別出幾何模型的輪廓、尖銳處、凸凹處和過渡光滑處等結構特征及形狀特征的過程。特征提取是點云數據處理底層的技術之一，為后續點云數據的存儲、圖像處理、模型分析、特征點匹配、曲面重建等提供支持。
本文詳細內容請下載：http://www.cowatch.cn/resource/share/2000003155
作者信息：
周建釗，顏雨吉，陳晨，杜文超
(陸軍工程大學 野戰工程學院，江蘇 南京 210007)
此內容為AET網站原創，未經授權禁止轉載。