点云复杂数据的鲁棒曲线骨骼提取方法

本文主要探讨的是鲁棒的点云曲线骨骼提取算法，这是一个针对复杂点云数据处理的关键问题。在现代信息技术领域，曲线骨骼模型作为三维数据的重要一维表示，对于理解物体的几何特性、拓扑结构以及简化计算任务具有重要意义，尤其是在三维重建、形状匹配和模型检索等应用场景中。 传统的曲线骨骼提取方法通常依赖于网格数据，但点云数据常常包含噪声、缺失值以及缺乏拓扑关联性，这使得将网格模型的算法直接应用于点云上变得困难。基于点云的数据，如激光扫描或3D扫描获取的模型，其自然的不规则性和不确定性要求算法具有更强的鲁棒性。 作者提出的鲁棒点云曲线骨骼提取算法旨在解决这些问题。首先，它通过区域分割策略将点云分解成多个弱凸面集，这有助于减少噪声对骨骼提取的干扰。接着，算法利用点云中的对称信息来识别可能的骨骼点候选，通过对这些候选点进行压缩和平滑处理，提高点云数据的精度。接下来，利用最优平面法对这些候选点进行重定位，确保骨骼线索的准确性。 关键步骤中，算法着重考虑了点云数据的特性和复杂性，如多分支结构和不同几何形状的存在，这要求算法设计必须灵活并能适应各种情况。通过这种方法，即使在点云数据完整性不足或者存在复杂形状的情况下，也能有效地提取出准确的曲线骨骼。 实验结果显示，该算法表现出良好的鲁棒性，不仅适用于完整点云，也适用于非完整和复杂形状的点云数据。这表明，该算法在实际应用中具有广泛的价值和潜力，有望成为点云分析领域的一个重要进展。 本文的工作提供了一个有效的方法，帮助克服点云数据处理中的挑战，提高了曲线骨骼提取的准确性和鲁棒性，为点云数据的分析和应用开辟了新的可能性。这对于需要处理大量点云数据的行业，如机器人技术、自动驾驶和虚拟现实等，都具有重要的理论和技术支持。