散乱点云数据的快速边缘提取算法研究

"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，理学学士学位的研究成果。论文提交于2014年5月28日，分类号为TP391.41，UDC编码为D10621-407-(2014)0899-0，密级为公开。 在点云处理中，边缘提取是一个至关重要的步骤，因为它直接影响到后续处理的质量和最终产品的精度。点云数据的边缘提取方法多样，可以大致分为两类：一类是通过邻域点集提取和平面拟合，再利用投影点构建三角模型来识别边缘；另一类是基于区域分割和点云网格来判断边缘点。论文重点研究了第一种方法。 具体而言，论文提出了一种基于KD树的改进算法，用于快速有效地提取散乱点云数据的邻域点集。接着，利用最小二乘法对邻域点集进行平面拟合，将点投影到该平面上，从而赋予这些点拓扑结构。投影点的坐标数据随后被用于构建向量，通过计算相邻向量之间的夹角来确定边缘点。通过这种方法，算法能够在保持准确性的同时提高边缘提取的速度。 论文在MATLAB环境下实现了这一算法，并通过实验验证了其性能。实验结果表明，该算法不仅能准确提取边缘点，还能识别空洞点，且执行效率高，具有很高的实用价值，为实际应用提供了有价值的参考。 关键词：散乱点云；边缘点；提取" 这篇论文深入研究了散乱点云数据的处理，特别是边缘提取这一关键问题。它提出了一个基于KD树的优化策略，旨在提高边缘检测的速度和精度，这对于点云数据的分析和处理，特别是在3D建模、计算机视觉和机器人导航等领域有着广泛的应用前景。