基于曲率突变分析的点云特征线自动提取

• 作者: 吴禄慎 王晓辉 袁小翠 陈华伟
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 点云模型 曲率突变 特征线提取 连通区域 细化算法
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 1218-1228
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7180字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20192705.1218

摘要

点云特征线提取是点云模型重构的基础,国内外对此从边缘检测、特征线跟踪和面域分析等方面展开了研究,但由于存在模型多样性、点云数据噪声和不完整性、特征复杂性等问题,看似简单的特征线自动化提取很难实现.从曲率突变点隐含了点云特征线这一论断出发,借鉴图像处理中的区域分割和边缘检测思想,提出了特征线提取中的聚类、细化、分段和排序方案.在具体实现中分别提出了基于连通区域聚类的备选点集分离算法,基于局部影响区域腐蚀的点集细化算法,以及基于组合搜索准则和主成分分析(PCA)双向搜索的特征线分支截断和排序算法.在对比实验中,确定了算法关键参数曲率突变点比例w和方向夹角阈值θT的推荐值,并与类似算法对比能提取更多的特征点;在模型实验中,简单几何模型的特征线提取正确率达到了100％,复杂机械零件模型和艺术品模型的特征线提取正确率均达到了85％ 以上,取得了预想的棱线和特征轮廓线提取效果.算法具有通用性和可扩展性,通过程序优化可获得更好的特征提取效果.

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	王晓辉	南昌大学机电工程学院	13	70	5.0	8.0
3	陈华伟	贵州师范大学机电工程学院	12	14	2.0	3.0
4	袁小翠	南昌工程学院江西省精密驱动与控制重点实验室	12	141	5.0	11.0