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摘要:
针对现有点云特征提取算法中,采用全局特征度量阈值及仅使用点的局部信息进行特征提取而造成的特征尖锐程度敏感、对潜在曲面差异较大模型效果差等问题,提出一种基于密度空间聚类的散乱点云特征提取方法.首先,对点的反k近邻进行定义,并提出一种新的特征检测算子;然后,将反k近邻的尺度作为点密度,引入特征的全局约束性信息;最后,对基于密度空间聚类方法中的相关概念进行重定义并建立新的特征识别准则,提取特征点.实验结果表明,该算法简单、有效、鲁棒,同时考虑了特征的局部性信息及全局约束性信息,针对潜在曲面形状差异较大的模型表现出了较强的优越性.
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词向量
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 采用密度空间聚类的散乱点云特征提取方法
来源期刊 西安电子科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 点云 特征提取 基于密度空间聚类 全局约束性 反k近邻
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 114-120
页数 7页 分类号 TP391
字数 4068字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-2400.2017.02.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 耿国华 西北大学信息科学与技术学院 497 5986 35.0 55.0
2 石晨晨 西北大学信息科学与技术学院 3 35 3.0 3.0
3 魏潇然 西北大学信息科学与技术学院 10 111 6.0 10.0
4 张雨禾 西北大学信息科学与技术学院 19 147 7.0 11.0
5 张顺利 西北大学信息科学与技术学院 11 34 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
点云
特征提取
基于密度空间聚类
全局约束性
反k近邻
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-2400
61-1076/TN
西安市太白南路2号349信箱
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