基于法向量区域聚类分割的点云特征线提取

摘要：

针对逆向工程领域中散乱点云模型过渡线及细节特征线提取不完整问题,提出一种法向量区域聚类的特征线提取方法.采用自适应邻域的主成分分析法估算模型的法向量,利用萤火虫算法优化的模糊C均值聚类算法对法向量的进行聚类实现模型的有效分割.构造点集剔除与合并准则从各分割块边界点集中析取候选特征点,再以局部邻域主轴方向为基准提取特征点.实验结果表明:简单模型的特征线基本可准确完整提取,相对复杂模型的特征线数量提取率可达90％,长度提取率达到了85％.算法具有良好的自适应性和准确性,能有效提取点云模型尖锐特征和细节特征,并尽可能多地保留模型过渡特征.

关键词：点云数据;特征线提取;萤火虫算法;模糊C均值聚类;法向量

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室开放基金;山西省自然科学基金

在线出版日期：2021-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2552-2561