文档名：基于近邻点重加权的点云特征线提取算法
摘要：针对3维点云模型特征线提取存在断裂、不完整问题,提出一种基于近邻点重加权的点云特征线提取算法.算法分为提取特征点和特征点连接成线2个环节,在特征点提取环节,引入近邻重加权局部质心算子获取特征点集,通过欧式最小生成树构建特征线.实验结果表明:采用近邻重加权局部质心算法进行特征点提取,跟传统基于曲率的算法相比其结果更加准确和稳健,能有效提取点云模型的几何特征.
Abstract：Aimingattheproblemofbrokenandincompletefeaturelineextractionof3Dpointcloudmodel,afeaturelineextractionalgorithmbasedonreweightingofneighboringpointsisproposed.Thealgorithmisdividedintotwosteps:extractingfeaturepointsandconnectingfeaturepointsintolines.Inthestepofextractingfeaturepoints,thenearestneighborreweightedlocalcentroidoperatorisintroducedtoobtainthefeaturepointset,andthefeaturelineisconstructedbytheEuclideanminimumspanningtree.Theexperimentalresultsshowthatcomparedwiththetraditionalcurvature-basedalgorithm,thenearestneighborreweightedlocalcentroidalgorithmismoreaccurateandrobust,andcaneffectivelyextractthegeometricfeaturesofpointcloudmodel.
作者：孟德信 赖春强 樊鹏 张红萍 Author：MengDexin LaiChunqiang FanPeng ZhangHongping
作者单位：中国兵器装备集团自动化研究所有限公司信控中心,四川绵阳621000陆装驻广元地区军代室,四川广元628000
刊名：兵工自动化 ISTICPKU
Journal：OrdnanceIndustryAutomation
年，卷(期)：2024, 43(3)
分类号：TP391
关键词：点云模型 特征线提取 近邻重加权局部质心
Keywords：pointcloudmodel featurelineextraction neighborreweightedlocalcentroi
机标分类号：TP391.41TN925.93TP242.6
在线出版日期：2024年5月24日
基金项目：基于近邻点重加权的点云特征线提取算法[
期刊论文] 兵工自动化--2024, 43(3)孟德信 赖春强 樊鹏 张红萍针对3维点云模型特征线提取存在断裂、不完整问题,提出一种基于近邻点重加权的点云特征线提取算法.算法分为提取特征点和特征点连接成线2个环节,在特征点提取环节,引入近邻重加权局部质心算子获取特征点集,通过欧式最小生...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
基于近邻点重加权的点云特征线提取算法 A Point Cloud Feature Line Extraction Algorithm Based on Neighbor Point Reweighting
基于近邻点重加权的点云特征线提取算法.pdf
- 文件大小:
- 341.74 KB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
