鲁棒点云曲线骨骼提取算法：降噪与优化处理

"这篇论文研究了一种鲁棒的点云曲线骨骼提取算法，旨在处理复杂点云数据，尤其是那些包含噪声和数据缺失的情况。作者陈永辉和岳丽华来自中国科学技术大学和西南科技大学，他们提出了一个四步流程，包括区域分割、候选骨骼点提取、点压缩和平滑、以及骨骼点的重定位和连接，以实现对点云模型的精确一维表示。此算法特别适合处理完整和非完整点云，以及具有复杂形状的物体结构。" 在点云数据处理中，曲线骨骼模型扮演着关键角色，它能简洁地捕捉模型的主要结构和几何特性，同时简化了计算过程，使得在三维重建、形状匹配和模型检索等任务中效率更高。然而，由于缺乏数学上的统一定义，曲线骨骼的提取算法各有差异，且在处理点云数据时面临诸多挑战，如噪声、数据缺失以及点云的无序性。 论文提出的鲁棒曲线骨骼提取算法首先通过区域分割策略将点云模型划分为多个弱凸面集，这一步骤有助于减小噪声点对提取过程的干扰。接下来，算法在每个弱凸面内寻找对称点信息，这些点被认为是潜在的骨骼点。为了进一步优化这些点，算法进行了点的压缩和平滑操作，以去除不必要的细节和噪声。然后，采用最优平面法对骨骼点进行重定位，确保它们准确反映模型的几何特征。最后，利用区域分割信息将各个区域的骨骼点有效地连接起来，形成连续的曲线骨骼。 这种算法的一个显著优势在于其鲁棒性，不仅能处理完整的点云数据，也能应对不完整数据的挑战。同时，对于包含多分支结构或多种几何形状的点云模型，该算法也表现出良好的性能，能够准确提取出物体的结构特征。实验结果验证了算法的有效性和准确性，使得它在处理复杂点云数据时具有较高的实用性。 这篇论文研究的点云曲线骨骼提取算法为点云处理提供了一种新的、强大的工具，尤其适用于那些需要从复杂和不规则数据中提取关键结构的应用场景。通过对点云数据的高效分析，该算法有助于推动点云处理技术在各种领域的进步，包括但不限于虚拟现实、机器人导航和工业设计。