文献类型：期刊文章

作　　者：王小超[1] 刘秀平[1] 李宝军[2,3] 张绍光[1]

机构地区：[1]大连理工大学数学科学学院,大连116024 [2]大连理工大学汽车工程学院,大连116024 [3]湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙410082

出　　处：《计算机辅助设计与图形学学报》

基　　金：国家自然科学基金重点项目(U0935004);国家自然科学基金(61173102);湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室开放基金(31115023)

年　　份：2013

卷　　号：25

期　　号：5

起止页码：659-665

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD2013_2014、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了有效地提取点云数据中的特征信息,针对采自分片光滑曲面的散乱点云数据,提出一种基于局部重建的鲁棒特征点提取方法.首先基于局部邻域的协方差分析计算每个数据点的特征度量,并通过阈值过滤获取初始特征点集合;然后在每个初始特征点的局部邻域内构建不跨越特征区域,以反映该点局部特征信息的三角形集合;再利用共享近邻算法对构造的三角形法向进行聚类,得到对应局部区域数据点的分类集合;最后对每一类点集拟合平面,通过判断该点是否同时落在多个平面来进行特征点提取.实验结果表明,该方法简单、稳定,对局部邻域选取的大小不敏感,具有一定的抗噪能力;能够在有效提取显著特征的同时,尽可能多地保留相对较弱的特征.

关 键 词：点云 特征提取 局部重建  协方差分析 共享近邻聚类  

分 类 号：TP391.41]