局部几何特征的点云分割算法：提高三维模型分割精度

"这篇论文是关于基于局部几何特征的点云分割算法的研究，由侯琳琳、黄华和许宏丽共同完成，发表在《中国科技论文在线》上。该研究针对当前三维点云模型分割过程中存在的过分割问题，导致分割精度下降的挑战，提出了一种新的解决方案。" 在点云分割领域，精确地识别和分割出点云中的各个对象是至关重要的。论文中介绍的算法首先引入了局部加权曲率特征算法，这一算法能够更好地捕捉点云中的局部形状信息。曲率是衡量一个点周围表面弯曲程度的量，加权曲率则考虑了邻近点的影响，使得计算更准确。通过这种方式，算法能够识别出具有显著几何特征的点。 接下来，作者提出了基于三角网格的凹凸特征点选取算法。此算法利用三角网格结构，有效地找出点云中的凹凸特征点，这些点通常位于物体边界或突变处，对于分割过程至关重要。通过结合这两种特征算法的结果，得到候选特征点集，并进一步通过加权计算和阈值控制来筛选出真正具有分割意义的局部几何特征点。这种方法有助于减少过分割现象，防止关键边缘信息的丢失。 最后，论文中提出的局部一致性切割算法用于对点云进行实际分割。这种算法考虑了邻近点的关系，确保分割结果的一致性和连通性，从而提高了分割的准确性和稳定性。实验结果表明，该算法对于结构复杂度高的三维点云模型，能显著提升分割精度。 关键词涵盖了点云分割的核心概念，包括点云分割技术本身、加权曲率作为局部几何特征的衡量标准、凹凸特征对于识别物体边界的重要性、特征点集的选择策略以及局部一致性在保持分割结果一致性的关键作用。这些关键词揭示了论文研究的主要内容和技术焦点。 这篇论文提供了一种创新的点云分割方法，它通过结合局部几何特征和点云数据的内在特性，解决了传统算法中过分割导致的精度损失问题，对于三维点云处理和分析领域具有重要的理论和实践价值。