高斯映射驱动的三维点云特征线提取方法：实验验证与应用

本文介绍了一种创新的三维点云特征线提取方法，其核心是结合高斯映射和K-means聚类算法。首先，方法通过k近邻搜索策略定位目标点及其周围的关键点，这些点被用于构建三角形集合。接着，针对每个三角形的单位法向量，采用高斯映射技术将其转换到二维空间，以便于后续的分析处理。 高斯映射是一种将曲面上的局部坐标转换为平面上的均匀分布的过程，这对于保持局部几何结构的保真度至关重要。通过这种方式，复杂表面的局部特征在二维上得以清晰呈现，有助于识别和分析特征线的形成和分布。 作者选择轮廓系数作为聚类有效性指标，这是一个衡量数据点与其所属簇之间相似度的重要参数。通过调整聚类数量（即K值），可以找到最佳的分组方式，使得不同曲面的点云聚类分布呈现出规律性。这样，特征线就可以根据这些聚类的边界和连接性被准确地提取出来。 实验结果显示，该方法具有显著的优点：评价指标直观、易于理解和应用，同时对噪声的抑制效果较好。无论是规则的还是不规则的三维激光点云数据，都能得到有效且完整的特征线提取。这在实际应用中，如地形建模、物体检测或机器人导航等领域，都具有重要的实用价值。 总结来说，这种基于高斯映射的K-means特征线提取方法为处理三维点云提供了高效且鲁棒的手段，它在保持几何信息的同时简化了特征提取过程，对于提升点云数据的分析精度和效率具有重要意义。