點云數據特征提取算法的改進.pdf

1、點云特征的提取在人臉識別，計算機視覺，數字娛樂，地形學等領域有非常重要的使用價值。而三維激光掃描的誕生，給予點云數據全新的生命，如何對點云數據進行特征解剖，是現在刻不容緩的技術要求。傳統(tǒng)的特征提取技術并不能滿足現在技術要求，如何改進算法來獲得更加完美的點云各要素特征，是本文主要的研究內容。針對激光掃描獲得的散亂數據，本文一方面介紹傳統(tǒng)的點、線、面特征提取方法，另一方面研究如何對特征進行快速、準確的提取。
　　本研究主要內容包括：⑴

2、闡述了貝塞爾、B-樣條和NURBS三種方法在曲線和曲面提取中的原理，并用Matlab分別作圖比較了三種方法提取線、面的優(yōu)缺點；⑵對基于曲率極值法及其改進法提取特征點進行闡述并進行實例比較分析；⑶敘述折線生長法，采用設定閥值減少候選特征點來改進特征線的提取，利用手掌數據進行實例研究分析；⑷分析傳統(tǒng)最小二乘的缺點，并對其加以改進，采用高程分域，把點云數據分塊，然后對分塊數據進行最小二乘，相臨邊界用最小二乘值平均值擬合，最后加以光滑處理。采用