【摘要】：針對以往散亂點(diǎn)云特征提取算法存在尖銳特征點(diǎn)提取不完整以及無法保留模型邊界點(diǎn)的問題,提出了一種多個(gè)判別參數(shù)混合方法的特征提取算法。對點(diǎn)云構(gòu)建k-d tree,利用k-d tree建立點(diǎn)云K鄰域;針對每個(gè)K鄰域計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)曲率、點(diǎn)法向與鄰域點(diǎn)法向夾角的平均值、點(diǎn)到鄰域重心的距離、點(diǎn)到鄰域點(diǎn)的平均距離,據(jù)此四個(gè)參數(shù)定義特征閾值和特征判別參數(shù),特征判別參數(shù)大于閾值的點(diǎn)即為特征點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與已有算法相比,該算法不僅可以有效提取尖銳特征點(diǎn),而且能夠識別邊界點(diǎn)。
[Abstract]:Aiming at the problem that the feature extraction of scattered point cloud is incomplete and the boundary points of the model can not be preserved, a feature extraction algorithm based on multiple discriminant parameter mixing methods is proposed in this paper. Constructing k-d tree, for point cloud using k-d tree to establish K-neighborhood of point cloud, calculating the curvature of data point for each K-neighborhood, the average angle between normal point and neighbor point, the distance from point to center of gravity of neighborhood, the average distance from point to neighborhood point. According to the four parameters, the characteristic threshold and the characteristic discriminant parameter are defined. The point where the characteristic discriminant parameter is larger than the threshold is the feature point. Experimental results show that the proposed algorithm can not only extract sharp feature points effectively, but also recognize boundary points.
【作者單位】： 西南科技大學(xué)制造科學(xué)與工程學(xué)院;西南科技大學(xué)制造過程測試技術(shù)省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：四川省教育廳科研基金資助項(xiàng)目(14ZB0111) 四川省教育部共建重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室“制造過程測試技術(shù)實(shí)驗(yàn)室”開放基金資助項(xiàng)目(14tdzk06)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2282332