散乱点云数据边缘检测：直接与间接判断方法

本文主要探讨了散乱点云数据的边缘提取方法，包括直接判断和间接判断两种策略，以实现快速准确地识别点云数据的边缘点。 在点云处理领域，边缘点的检测是至关重要的，因为它们代表了物体表面的突变或转折点，对于理解和重构三维物体的形状有着重要作用。散乱点云由于缺乏内在的拓扑结构，使得边缘提取成为一项挑战。 (1) 间接判断方法常采用三角格网模型。通过构建三角网格，可以捕捉点云数据的高度不规则表面的拓扑关系。当某条三角网格的边仅属于一个三角形，而未与其他网格共享时，这条边的端点就被认为是边缘点。这种方法依赖于对格网模型的分析，从而间接确定边缘。 (2) 直接判断方法适用于二维点云数据。首先，将点云数据投影到平面上，并确定二维点集的最小包围盒。接着，以一定距离间隔对最小包围盒进行分割，形成多个区域。通过对这些区域及周边区域的分析，可以直接判断点是否位于边缘。 论文作者唐建茗针对散乱点云数据的边缘提取提出了一种改进算法，该算法基于KD树进行邻域点集的快速提取，随后使用最小二乘法对点集进行平面拟合，将点投影到平面上形成拓扑结构。通过计算相邻向量的夹角，可以判断出边缘点。此算法在MATLAB环境下实现，实验结果显示，它不仅能有效提取边缘点和空洞点，而且具有较高的效率，对实际应用具有很高的实用价值。 关键词：散乱点云，边缘点，提取，KD树，最小二乘法，三角格网模型 这篇论文的研究工作在光信息科学与技术领域，由成都信息工程学院的陈锋讲师指导，旨在提供一种快速且准确的散乱点云数据边缘提取方法，为点云处理和应用提供技术支持。