| 多因素参与的3D特征点检测方法 |
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| 引用本文： | 李绕波,袁希平,甘淑,毕瑞,胡琳,高莎. 多因素参与的3D特征点检测方法[J]. 测绘科学技术学报, 2021, 38(5): 499-506. DOI: 10.3969/j.issn.1673-6338.2021.05.010 |
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| 作者姓名： | 李绕波 袁希平 甘淑 毕瑞 胡琳 高莎 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学,云南 昆明 650093;云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心,云南 昆明 650093;滇西应用技术大学,云南 大理 671009;昆明理工大学,云南 昆明 650093;云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心,云南 昆明 650093 |
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| 摘 要： | 针对现有3D特征点提取方法易造成边界点遗漏和尖锐点错判的问题,提出一种基于多因素参数的3D特征点检测方法.首先在3D特征点提取过程中,利用相邻投影法向夹角的大小提取边界点,以保证边界的完整性;其次针对点云尖锐点的提取,通过将k邻域中曲率权值、法向量夹角均值和距离均值用于定义特征点识别参数;然后根据曲率最大值和相邻点间的距离均值定义3D特征点识别阈值,并将识别参数与阈值进行比较而判定特征点;最后将所提出的方法分别与现有的基于曲率和法向量的3种方法进行实证分析比较,实验结果表明,基于多因素参与的3D特征点检测方法能够有效识别出点云尖锐点,并且能够保证边界点的完整性.
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| 关 键 词： | 点云 k邻域 特征点提取 边界点 尖锐点 |
3D Feature Point Detection Method Based on Multi-factor Participation |
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| LI Raobo,YUAN Xiping,GAN Shu,BI Rui,HU Lin,GAO Sha. 3D Feature Point Detection Method Based on Multi-factor Participation[J]. Journal of Zhengzhou Institute of Surveying and Mapping, 2021, 38(5): 499-506. DOI: 10.3969/j.issn.1673-6338.2021.05.010 |
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| Authors: | LI Raobo YUAN Xiping GAN Shu BI Rui HU Lin GAO Sha |
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