基于多判据的散乱点云特征点提取算法

• 作者: 王庆华 程拓 闫晓庚 黄茹楠
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 散乱点云 特征提取 均值漂移 法相夹角 场力和
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1585-1588
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.12.0832

摘要

为了有效获取散乱点云中的尖锐特征点和边界特征点,提出一种利用多判据融合的特征点提取算法.首先利用一种改进的k-d tree构建点云拓扑,搜索样点的K局部邻域;然后利用法向夹角判定准则、核密度判定准则、场力和判定准则分别求取各个样点局部邻域的三个特征参数,最后通过加权计算特征参数得到每个样点的特征值与全局判定阈值,特征值比阈值大的点即为特征点.实验证明,该算法能有效地获取散乱点云中边沿特征点与尖锐特征点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄茹楠	燕山大学电气工程学院	21	83	5.0	8.0
2	王庆华	燕山大学电气工程学院	3	90	2.0	3.0
3	闫晓庚	燕山大学电气工程学院	1	3	1.0	1.0
4	程拓	中国重型机械研究院股份公司电气智能事业部	1	3	1.0	1.0