基于多尺度张量分解的点云结构特征提取

摘要：

针对传统点云处理算法弱特征提取与抗噪声能力之间的矛盾,提出了一种基于多尺度张量分解的点云结构特征提取算法。首先,利用张量矩阵奇异值分解进行采样点特征显著性编码;然后,将法向（切向）一致性测度与罗曼诺夫斯基准则相结合求取采样点最优邻域,以提高采样点特征识别的可靠性;最后,利用最小生成森林进行特征点遍历,构建点云结构特征曲线。实验结果表明,该算法可以实现复杂点云结构特征的有效识别。

关键词：多尺度分析、张量分解、点云、特征提取

所属期刊栏目：23

分类号：TN957.52

资助基金：国家科技重大专项2011ZX04002-101;河北省自然科学基金资助项目E2012203002;河北省科学技术研究与发展计划资助项目102121527,秦皇岛市科学技术研究与发展计划资助项目201001A077;河北省重点实验室开放基金

在线出版日期：2013-03-16（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：1833-1839