一种基于RANSAC的点云特征线提取算法

摘要：

点云中提取的特征线在点云处理中具有重要的应用价值,已被应用于对称性检测、表面重建及点云与图像之间的注册等.然而,已有的点云特征线提取算法无法有效地处理点云中不可避免的噪声、外点和数据缺失,而随机采样一致性RANSAC由于具有较高的鲁棒性,在图像和三维模型处理中具有广泛的应用.为此,针对由建筑物或机械部件等具有平面特征的物体扫描得到的点云,提出了一种基于RANSAC的特征线提取算法.本算法首先基于RANSAC在点云中检测出多个平面,然后将每个平面参数化域的边界点作为候选,在这些候选点上再应用基于全局约束的RANSAC得到最终的特征线.实验结果表明,该算法对点云中的噪声、外点和数据缺失具有很强的鲁棒性.

关键词：点云、线特征、RANSAC、鲁棒

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分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61202334,61103084,60970094

在线出版日期：2013-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：147-153