一种邻域自适应的双阈值点云特征提取方法
2020年信息技术与网络安全第2期
周建钊,颜雨吉,陈晨,杜文超
(陆军工程大学 野战工程学院,江苏 南京 210007)
摘要:点云数据的特征提取是点云数据处理环节中的一项重要内容,对几何分析、数据分割、点云配准、模型重建等研究起关键作用。研究了基于法向量和曲率的点云特征提取技术,阐明了特征提取过程中邻域选取与单一参数计算存在的问题,提出了邻域自适应的双阈值点云特征提取方法。通过实验对比了该算法与基于曲率的特征提取算法的提取效果,验证了本算法的稳定性、准确性。该算法对于几何特征复杂的点云具有较好的提取效果,对提高点云特征点提取的精度及效率具有重要的意义。
中图分类号:TP391
文献标识码:A
DOI:10.19358/j.issn.2096-5133.2020.02.006
引用格式:周建钊,颜雨吉,陈晨,等.一种邻域自适应的双阈值点云特征提取方法[J].信息技术与网络安全,2020,39(2):27-33.
文献标识码:A
DOI:10.19358/j.issn.2096-5133.2020.02.006
引用格式:周建钊,颜雨吉,陈晨,等.一种邻域自适应的双阈值点云特征提取方法[J].信息技术与网络安全,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
点云数据获取、点云数据处理以及模型重构是逆向工程中必不可少的三个重要环节。其中,点云数据处理是逆向工程中的重要环节,其精度以及效率将直接影响着三维模型的最终效果。在点云数据处理环节中,点云数据的特征提取是其中的一项重要研究内容,为几何分析、数据分割、曲线匹配和拼接、曲面重建等几何处理提供依据,对后期精确的点云配准、模型重建等研究起关键作用。
特征点是最基本的曲面几何形状的特征基元,对于几何模型的外观及其准确表达具有重要作用,点云数据的特征提取是指从点云模型中识别出几何模型的轮廓、尖锐处、凸凹处和过渡光滑处等结构特征及形状特征的过程。特征提取是点云数据处理底层的技术之一,为后续点云数据的存储、图像处理、模型分析、特征点匹配、曲面重建等提供支持。
本文详细内容请下载:http://www.chinaaet.com/resource/share/2000003155
作者信息:
周建钊,颜雨吉,陈晨,杜文超
(陆军工程大学 野战工程学院,江苏 南京 210007)
此内容为AET网站原创,未经授权禁止转载。