一种基于特征提取的点云精简算法

• 作者: 吴旭 张文明 李海滨 高雅昆
• 来源期刊: 光学技术
• 学科: 工学
• 关键词: 点云精简 全局特征 冯·米塞斯分布 均匀网格 距离权重
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 信息光学与图像处理
• 页码范围: 733-738
• 页数: 6页
• 分类号: TH741|TP391.7
• 语种: 中文

摘要

针对激光点云数据中存在的大量冗余信息,造成传输、存储等后续处理环节付出多余的硬件和时间成本的问题,提出了一种基于特征信息的点云精简方法.利用自适应近邻点进行PCA计算点云法矢;利用冯.米塞斯分布进行边缘点提取,对非边缘点以点法矢为基础赋予其距离权重进行阈值判断,提取特征点;划分空间均匀网格,以网格为单元计算法矢均值,提取潜在特征点;对网格非特征点进行单点提取.以标准的Bunny和工件模型为对象进行了MATLAB仿真实验,所提算法与传统非均匀网格法、聚类法、三角面片消减法比较:在精简比1∶5、1∶10、1∶15、1∶20情况下,最大误差降低27％以上,平均误差降低12％以上.实验结果表明所提算法在特征信息较多的模型处理上具有更好的精简能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李海滨	燕山大学电气工程学院	77	591	12.0	20.0
2	张文明	燕山大学电气工程学院	32	256	8.0	15.0
3	高雅昆	燕山大学电气工程学院	6	7	1.0	2.0
4	吴旭	燕山大学电气工程学院	1	7	1.0	1.0