基于KD-tree的散乱点云边缘快速提取算法

"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。"