基于特征显著性的点云自适应精简

摘要：

为解决目前点云精简算法适应性差的问题,提出一种基于特征显著性的自适应精简算法.通过对点云FPFH(fast point feature histograms)特征聚类生成特征单词;在考虑单词间差异的基础上,融合单词内部的特征分散程度,形成显著性词典,由词典软编码单点特征,得到点云特征显著性;在均匀网格基础上,若网格内的特征显著性越强,则配置越高的采样率,由此实现点云的自适应精简.实验结果表明,所提算法能够区分出点云中的特征明显区域,在精简不同尺寸、形状点云时具有适应性.

关键词：FPFH特征;特征词;显著性检测;自适应;点云精简

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;中国电子科技集团公司第十研究所技术创新基金项目

在线出版日期：2021-08-26（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：2211-2217