一种新的三维点云兴趣点提取算法

郭建华; 吕常魁

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现有的三维点云兴趣点提取算法容易漏检和误检兴趣点,针对该问题,提出一种新的三维点云兴趣点提取算法。假设锥体为三维物体边角基元特征,根据各点与其k个近邻点的差向量集,构建突出度特征值描述点的局部锥度特征。基于点云突出度特征值的全局阈值得到初始兴趣点集,按照局部最大原则获取候选兴趣点集,依据每个候选兴趣点被重复选中的次数进行投票,获取最终兴趣点。在单位圆上模拟点云的突出度相关参数特征,检验了算法的鲁棒性。以人工标注统计确定的兴趣点作为真实值评估算法的性能,结果表明,该算法能准确提取到大部分真实兴趣点,整体性能优于传统算法。

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来源
《计算机应用与软件》 |2023年第3期|248-254|共8页
作者
郭建华; 吕常魁;
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作者单位

南京航空航天大学机电学院;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
点云; 兴趣点; 锥体; 突出度特征;

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