融合改进场力和判定准则的点云特征规则化

发布时间：2023-04-12 05:17

　　为了快速有效地获取散乱点云中的边界特征点和边界线,提出了一种融合改进场力和判定准则的点云特征规则化算法。利用改进的k-d(k-dimensional)树搜索k邻域,以采样点及其k邻域为参考点集拟合微切平面并向该平面投影,在微切平面上建立局部坐标系以将三维坐标转化成二维坐标,利用场力和判定准则识别边界特征点;依据矢量偏转角度和距离对边界特征点进行排序连接;通过改进的三次B样条拟合算法对边界线进行平滑拟合。实验结果表明,该算法能够快速有效地提取边界特征点,且拟合后的边界线偏差量级为10^-5 m,具有较高的精度。

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 引 言
2 改进场力和算法提取边界特征点
    2.1 改进的k-d树搜索k邻域
    2.2 拟合微切平面
    2.3 边界特征点提取
3 点云特征规则化
    3.1 边界特征点排序连接
    3.2 改进的三次B样条拟合
4 算法应用及分析
    4.1 点云模型实验对比分析
    4.2 实例分析
5 结 论



本文编号：3790510