散乱点云数据边缘检测:直接与间接判断方法
需积分: 42 39 浏览量
更新于2024-08-09
收藏 905KB PDF 举报
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。
1305 浏览量
11486 浏览量
150 浏览量
2021-05-11 上传
11670 浏览量
2018-07-06 上传

sun海涛
- 粉丝: 37
最新资源
- Nodic BLE 51822/52832/52840芯片技术资料详解
- CTreeCtrl控件重绘技术详解及源码
- Ruby Web框架中CarrierWave优雅实现文件上传
- 解决Unity项目运行错误:添加UnityPlayer.dll组件
- STM32与TEA1504的低功耗开关电源开发教程
- 利用卷积神经网络技术解决经典“寻找瓦尔多”问题
- VC++中API与MSComm控件实现串口通信详解
- 功能强大的Delphi四则运算器实现详解
- ZStack-CC2530-2.3.0-1.4.0:Zigbee协议栈程序代码学习指南
- 2009版以下CAD文件转换解决方案
- 解决乱码问题:VS2010sp1升级及联网使用指南
- Qt QML实现Qml TreeEdit树结构编辑器详解
- 全方位技术项目资源包:最新PCB及IEC标准
- ZN520-1A对讲机老款写频软件操作指南
- OS X环境下的dotfiles定制与配置教程
- Hibernate MiddleGen工具包快速上手指南