10.3969/j.issn.1000-386x.2023.03.038
一种新的三维点云兴趣点提取算法
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.
点云、兴趣点、锥体、突出度特征
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61671240
2023-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
248-254,297
