基于KD-tree的散乱点云边缘快速提取算法
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更新于2024-08-09
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"本文主要探讨了如何从散乱点云数据中高效地提取边缘特征,这是点云处理中的关键步骤。散乱点云,通常通过激光三角测量或三维坐标测量获得,包含物体表面的大量无序三维点。为了便于处理,这些点被组织成一个n行3列的矩阵,如式4-1所示。
首先,获取点云数据的过程是核心,通过给定的点云测量技术收集到的数据,构成点云集。为了寻找点云中的邻域点,文章引入了基于KD-tree的邻域提取算法。KD-tree是一种用于快速查找最近邻数据点的数据结构,通过定义一个半径r,以待判断点Q为中心,构建其最小包围盒,找到包围盒内的所有点,这些点就构成了Q的邻域点集。计算其他数据点到Q的距离,并按距离排序,选取距离大于等于r的K个点作为邻域点,这些点分布在以Q为中心,半径r为边界的区域。
然而,邻域点的选择并非固定,半径r的大小会直接影响邻域点的数量,从而影响后续平面拟合的精度。较大的r可能会增加噪声点的影响,而较小的r可能导致边缘点信息丢失。因此,选取合适的半径至关重要。
接着,通过最小二乘法对邻域点集进行平面拟合,将点云数据投影到平面上,赋予其拓扑结构,便于后续分析。然后,通过计算拟合平面上的投影点之间的向量夹角,判断哪些点可能是边缘点。这个过程依赖于精确的向量分析和角度阈值的设定。
作者唐建茗在光信息科学与技术专业背景下,针对散乱点云数据的边缘提取进行了深入研究,并在MATLAB平台上实现了这一算法。实验结果显示,该算法不仅能有效地提取边缘点和空洞点,而且在执行速度上表现出色,对于实际应用具有很高的实用性和参考价值。关键词包括散乱点云、边缘点提取,突显了研究的重要性和实际意义。"
2014-09-17 上传
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龚伟(William)
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