基于多判据的散乱点云特征点提取算法

摘要：

为了有效获取散乱点云中的尖锐特征点和边界特征点,提出一种利用多判据融合的特征点提取算法.首先利用一种改进的k-d tree构建点云拓扑,搜索样点的K局部邻域;然后利用法向夹角判定准则、核密度判定准则、场力和判定准则分别求取各个样点局部邻域的三个特征参数,最后通过加权计算特征参数得到每个样点的特征值与全局判定阈值,特征值比阈值大的点即为特征点.实验证明,该算法能有效地获取散乱点云中边沿特征点与尖锐特征点.

关键词：散乱点云、特征提取、均值漂移、法相夹角、场力和

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.41(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61472341

在线出版日期：2019-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1585-1588