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摘要:
针对散乱点云特征提取过程中效率低和噪声敏感性差的问题,提出一种双阈值点云特征信息提取算法.采用主成分分析法和局部二次曲面拟合法对点云模型进行微分几何信息估算,得到k邻域内采样点平均法矢夹角和平均曲率的特征权值,并利用双阈值检测方法对散乱点云的特征信息进行提取.实验结果表明,该算法能够快速准确地对散乱以及含有噪声的点云模型进行特征信息提取,具有较高的鲁棒性.
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文献信息
篇名 散乱点云数据特征信息提取算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 散乱点云 特征提取 主成分分析 二次曲面拟合 双阈值检测
年,卷(期) 2017,(8) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 279-283
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 3735字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.08.047
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 吴禄慎 南昌大学机电工程学院 91 942 17.0 26.0
2 万超 南昌大学机电工程学院 4 35 3.0 4.0
3 史皓良 南昌大学机电工程学院 8 105 5.0 8.0
4 余喆琦 南昌大学机电工程学院 2 19 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (56)
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参考文献  (10)
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  • 二级引证文献(14)
研究主题发展历程
节点文献
散乱点云
特征提取
主成分分析
二次曲面拟合
双阈值检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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