散乱点云数据的边缘快速提取算法

"这篇学位论文主要探讨了散乱点云数据的快速边缘提取算法，作者是唐建茗，由陈锋讲师指导，属于光信息科学与技术专业，发表于2014年。论文中提到的算法采用了KD-tree改进方法进行邻域点集提取，并利用最小二乘法进行平面拟合，进一步通过向量分析确定边缘点。" 在点云处理领域，散乱点云数据的边缘提取是一项关键任务。边缘是点云数据中的重要特征，它们通常代表物体的边界或表面突变，对于点云的分析、建模和理解至关重要。然而，散乱点云数据由于其无序和非结构化的特性，使得边缘提取变得复杂。 论文中介绍的算法首先应用了基于KD-tree的数据结构来高效地搜索邻域点集。KD-tree是一种用于高维空间数据存储的数据结构，能快速进行最近邻查找，非常适合处理大规模散乱点云数据。 接下来，论文采用了最小二乘法对这些邻域点进行平面拟合。最小二乘法通过最小化误差平方和来找到最佳拟合平面，可以有效地降低噪声的影响并简化点云表面。 在平面拟合后，论文中提到了一个关键步骤，即对拟合平面上的点进行向量构建。相邻向量之间的夹角是判断边缘点的关键依据。根据点的顺序，可以通过计算两向量之间的角度来判断是否存在角度突变，这通常对应着边缘的存在。如果两向量之间的夹角超过某个阈值，那么相应的点可能就是边缘点。 论文最后指出，通过比较这些夹角，可以快速识别并提取出边缘点。该算法不仅能够有效识别边缘，还能检测到空洞点，同时具有较高的运行效率，对于实际应用具有很高的价值。 关键词涉及散乱点云、边缘点和提取，强调了研究的核心内容。在MATLAB环境下实现的这个算法，其性能得到了实验验证，证明了算法的有效性和实用性，对于点云处理领域具有重要的参考意义。