基于平均曲率运动的散乱点云尖锐特征高效提取算法

本文档主要探讨了一种创新的散乱点云尖锐特征提取方法，发表于2012年的西安交通大学学报。针对散乱点云处理中的一个重要问题——如何有效地识别和提取尖锐特征，作者吾守尔·斯拉木和曹巨明提出了一个基于平均曲率运动的算法。这个算法的关键在于： 1. 离散Laplacian算子的表示：算法利用采样点的加权部域重心来近似表示离散Laplacian算子，这有助于捕捉局部几何变化，特别是对于那些具有尖锐边缘的点云。 2. 法向向量估计：通过采样点部域的主成分分析，算法能够估算出散乱点云的法向量，这是识别尖锐特征的重要依据，因为它指示了表面的方向。 3. 张量投票平滑法向场：利用张量投票技术，对初步估计的法向场进行平滑处理，增强了算法对细微尖锐特征的检测能力，减少了误判的可能性。 4. 消除误判：通过将采样点与其加权部域重心的距离在法向方向上的投影，算法有效地解决了由于采样密度不均或边界点带来的尖锐特征点错误识别问题。 5. 算法优势：该算法的优点在于其直接对散乱点云进行操作，无需维护点间的连接关系或全局拓扑信息，简化了处理流程，便于实现，并具有良好的抗噪声和局部异常点（如局外点）的鲁棒性。 6. 应用验证：通过在合成点云和实际扫描点云上的实验，证明了该算法的有效性和实用性，这表明它在实际点云处理任务中具有广泛的应用前景。 这篇论文提供了一种新颖且实用的散乱点云尖锐特征提取方法，对于点云数据的分析、处理和理解具有重要的理论和实践意义。