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散乱点云数据特征信息提取算法

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:2.48 MB | 2018-01-30

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　　随着三维扫描和数字信息化的快速发展，基于点模型的三维信息逆向建模技术已成为当前研究的热点。该技术在模具设计、3D打印、虚拟现实、城市勘测以及文物修复等领域得到广泛应用。在模型重建的过程中，点模型的特征提取不仅可以更好地刻画三维模型特征，并且其在模型重建、点云分割、对称性检测以及点云配准等。方面起到一定的作用。特征提取主要包括对点、线及面的提取，目前主要有2种方法：1）从三维网格化后的点云数据中提取特征；2）直接从原始点云数据中进行特征提取，相对于网格化后的特征提取，该方法能够避免网格构造的影响。本文对点云数据进行特征提取的过程中，采用具有双重判定因子的特征点提取算法，以解决单一阈值检测方法的准确度低和对噪声敏感性差的问题。

散乱点云数据特征信息提取算法

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