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摘要:
针对现有特征曲线提取算法对模型细微特征不敏感、时间代价高及抗噪性差的缺点,提出一种基于协方差矩阵与投影映射的提取算法.根据协方差矩阵的特征值进行区域增长聚类分割形成多个带状聚类,在各个聚类内部根据主方向提取关键特征点,并将其投影到经移动最小二乘法拟合的以该关键点为中心的局部曲面上,构成特征曲线.实验结果表明,该方法可有效提高运行效率,并且具有强抗噪性,能够得到光滑的特征曲线.
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文献信息
篇名 一种基于协方差矩阵的点云特征曲线提取算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 三维点云 特征曲线 聚类 协方差矩阵 移动最小二乘法
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 275-280,286
页数 7页 分类号 TP391
字数 5663字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2018.03.046
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 韩燮 中北大学计算机与控制工程学院 156 869 14.0 18.0
2 熊风光 中北大学计算机与控制工程学院 24 108 6.0 9.0
3 张元 中北大学计算机与控制工程学院 17 75 5.0 8.0
4 贺彤 中北大学计算机与控制工程学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
三维点云
特征曲线
聚类
协方差矩阵
移动最小二乘法
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
总被引数(次)
317027
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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