信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2011年
6期
932-938
,共7页
三维点云模型%特征参数%特征点检测%k近邻
三維點雲模型%特徵參數%特徵點檢測%k近鄰
삼유점운모형%특정삼수%특정점검측%k근린
随着三维点云模型越来越受到人们的关注,如何对数据量大,无序的三维点云模型进行特征点检测也是近几年的研究热点.本文提出了基于曲率和密度的特征点检测算法,为每个数据点定义一个特征参数,这个参数由三部分组成:点到邻居点的平均距离；点的法向与邻居点法向夹角的和；数据点曲率.然后通过八叉树方法计算模型的数据点密度,将这个密度与模型到中心点的最大距离相除得到特征阈值,特征参数大于阈值的点就是特征点.本文计算时,检测模型的特征点只需用到三维点云模型的几何特征,如数据点法向,曲率和邻居点.实例表明本算法可准确地检测出散乱数据点云的特征点.
隨著三維點雲模型越來越受到人們的關註,如何對數據量大,無序的三維點雲模型進行特徵點檢測也是近幾年的研究熱點.本文提齣瞭基于麯率和密度的特徵點檢測算法,為每箇數據點定義一箇特徵參數,這箇參數由三部分組成:點到鄰居點的平均距離；點的法嚮與鄰居點法嚮夾角的和；數據點麯率.然後通過八扠樹方法計算模型的數據點密度,將這箇密度與模型到中心點的最大距離相除得到特徵閾值,特徵參數大于閾值的點就是特徵點.本文計算時,檢測模型的特徵點隻需用到三維點雲模型的幾何特徵,如數據點法嚮,麯率和鄰居點.實例錶明本算法可準確地檢測齣散亂數據點雲的特徵點.
수착삼유점운모형월래월수도인문적관주,여하대수거량대,무서적삼유점운모형진행특정점검측야시근궤년적연구열점.본문제출료기우곡솔화밀도적특정점검측산법,위매개수거점정의일개특정삼수,저개삼수유삼부분조성:점도린거점적평균거리；점적법향여린거점법향협각적화；수거점곡솔.연후통과팔차수방법계산모형적수거점밀도,장저개밀도여모형도중심점적최대거리상제득도특정역치,특정삼수대우역치적점취시특정점.본문계산시,검측모형적특정점지수용도삼유점운모형적궤하특정,여수거점법향,곡솔화린거점.실례표명본산법가준학지검측출산란수거점운적특정점.
