一种基于散乱点云的自适应边缘检测方法 | 网络首发 -- 中国光学期刊网

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中国激光

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2020年第47卷第06期3页

一种基于散乱点云的自适应边缘检测方法

高佳月 ¹许宏丽 ¹邵凯亮 ¹尹辉 ¹

录用时间：2019-12-23

网络首发时间：2020-03-11

论文栏目

测量与计量

作者单位

¹ 北京交通大学

论文摘要

点云的边缘是将点云模型转换为高质量曲面或者实体模型的重要中间特征。为了有效提取点云边缘，针对现有点云边缘检测算法设置统一邻域值或邻域半径造成的边缘检测不准确问题，提出一种基于法向量特征的自适应点云边缘检测算法。首先定义法向量特征模型，引入法向量变化率，基于法向量变化率提出邻域自适应方法；然后结合点云局部区域的曲率密度，定义“局部边缘特征描述子”；最后根据特征描述子取值符合高斯分布的特点自动调整阈值，解决了对不同点云模型需要人工调参的问题。通过在多种不同点云数据集上进行实验，证明了该算法在保持模型原始信息的前提下，能准确提取模型边缘信息，具有可重复性和一定的鲁棒性。

点云边缘自适应特征描述子

引用本文

高佳月, 许宏丽, 邵凯亮, 尹辉. 一种基于散乱点云的自适应边缘检测方法[J]. 中国激光, 2020, 47(06): 3.

DOI：10.3788/cjl202047.06测量与计量03

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