控制与决策

作者：陈辉,黄晓铭,刘万泉

单位：上海电力大学自动化工程学院，上海200090;科廷大学计算机学院，澳大利亚珀斯6102,,上海电力大学自动化工程学院，上海200090,,科廷大学计算机学院，澳大利亚珀斯6102,

关键词：激光点云;点云精简;动态网格;k邻域搜索;特征点提取;二次精简

基金：国家自然科学基金项目(51705304)；上海市自然科学基金项目(16ZR1413400, 20ZR1421300).

由非接触式扫描方法获得的点云数据存在大量的冗余点,为便于模型重构, 提出一种新的基于动态网格k邻域搜索的点云精简方法.首先,对点云进行k邻域搜索,在k邻域搜索过程中采用动态网格的方法快速寻找k邻域点;然后,根据数据点的k邻域计算点的曲率、点与邻域点法向夹角的平均值、点与邻域点的平均距离,并利用这3个参数定义特征判别参数和特征阈值,比较大小,对特征点进行提取;最后,利用包围盒法对非特征点进行二次精简,将精简后的点云与特征点拼接,实现精简目的.实验结果表明,所提出方法与其他k邻域搜索方法相比,提高了计算效率,并且将特征提取与二次精简方法相结合,既可保留模型的几何特征,又能避免空洞区域的产生,在精度和速度上都取得了较好的效果.

来源：2020年第12期

《控制与决策》期刊编辑部

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