【摘 要】
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针对以往散乱点云特征提取算法存在尖锐特征点提取不完整以及无法保留模型边界点的问题,提出了一种多个判别参数混合方法的特征提取算法。对点云构建k-d tree,利用k-d tree建立点云K邻域;针对每个K邻域计算数据点曲率、点法向与邻域点法向夹角的平均值、点到邻域重心的距离、点到邻域点的平均距离,据此四个参数定义特征阈值和特征判别参数,特征判别参数大于阈值的点即为特征点。实验结果表明,与已有算法相比
【机 构】
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西南科技大学制造科学与工程学院,西南科技大学制造过程测试技术省部共建教育部重点实验室
【基金项目】
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四川省教育厅科研基金资助项目（14ZBO111）,四川省教育部共建重点实验室“制造过程测试技术实验室”开放基金资助项目（14tdzk06）
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针对以往散乱点云特征提取算法存在尖锐特征点提取不完整以及无法保留模型边界点的问题,提出了一种多个判别参数混合方法的特征提取算法。对点云构建k-d tree,利用k-d tree建立点云K邻域;针对每个K邻域计算数据点曲率、点法向与邻域点法向夹角的平均值、点到邻域重心的距离、点到邻域点的平均距离,据此四个参数定义特征阈值和特征判别参数,特征判别参数大于阈值的点即为特征点。实验结果表明,与已有算法相比,该算法不仅可以有效提取尖锐特征点,而且能够识别边界点。
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