基于反距离权重和密度的点云边界点检测算法

摘要：

针对散乱点云模型的边界点检测问题,提出一种通用型的算法.建立目标点的K邻域作为局部参考数据,采用最小二乘法拟合K邻域的微切平面,求得目标点与其邻域点在该平面上的投影;计算目标点投影点与各个邻域点投影点组成的向量,将其等效为合力的各个分力,赋予其反距离权重,加权相加后得到合力,根据距离计算点云密度;利用加权等效合力和密度组成的综合检测参数与阈值比较,判定其是否为边界特征点.实验结果表明,所提算法适用于多种类型的点云模型,具有比传统方法更好的检测效果.

关键词：散乱点云、边界点、反距离权重、等效合力、点云密度

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上基金项目51175394

在线出版日期：2019-05-28（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：364-369,454