| 一种改进法向量估算的点云特征提取 |
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| 引用本文： | 麻卫峰,王金亮,张建鹏,麻源源,张忠伟. 一种改进法向量估算的点云特征提取[J]. 测绘科学, 2021, 46(11): 84-90,146 |
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| 作者姓名： | 麻卫峰 王金亮 张建鹏 麻源源 张忠伟 |
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| 作者单位： | 云南师范大学地理学部,昆明650500;云南省高校资源与环境遥感重点实验室,昆明650500;云南省地理空间信息工程技术研究中心,昆明650500;武汉大学中国南极测绘研究中心,武汉430079;云南师范大学地理学部,昆明650500 |
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| 摘 要： | 针对传统主成分分析点云法向量估算存在精度不高、人工干预等问题,提出了一种改进的主成分分析法向量估算方法,并根据点邻域法向量标准差实现了离散点云特征提取,最后对关键参数K取值进行讨论.通过引入高斯核函数为邻域点集权值计算公式,削弱了距离较远点对采样点法向量精度影响;以信息熵最小化为约束条件自适应选择最佳邻域尺度R,较好的顾及了局部点云空间特征的差异性.实验结果表明:该方法能很好的实现点云特征提取,改进后的点云法向量估算顾及点云邻域复杂程度,具有普适性强、自动化程度高的特点,建议关键参数K取值范围12～20.研究对点云配准、数据精简及模型重构等点云预处理研究具有理论参考价值.
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| 关 键 词： | 点云特征 法向量 主成分分析 高斯核函数 信息熵 |
Feature extraction from point cloud based on improved normal vector |
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| MA Weifeng,WANG Jinliang,ZHANG Jianpeng,MA Yuanyuan,ZHANG Zhongwei. Feature extraction from point cloud based on improved normal vector[J]. Science of Surveying and Mapping, 2021, 46(11): 84-90,146 |
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| Authors: | MA Weifeng WANG Jinliang ZHANG Jianpeng MA Yuanyuan ZHANG Zhongwei |
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