点云特征线提取

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1、第３０卷第３期计算机应用研究Ｖｏｌ３０Ｎｏ３２０１３年３月ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓＭａｒ．２０１３基于三维点云模型的特征线提取算法１１１，２１１刘倩，耿国华，周明全，赵璐璐，李姬俊男（１西北大学信息科学与技术学院计算机系，西安７１０１２７；２北京师范大学信息科学与技术学院计算机系，北京１００８７５）摘要：针对以往算法存在无法区分尖锐和非尖锐特征点、提取的特征点与视角有关、特征点未连线等问题，提出一种基于高斯映射和曲率值分析的三维点云模型尖锐特征线提取算法。该算法先进行点云数据点的离散高斯映射，并将映射点集聚类；然后使用自适应迭代过程得到两个或多

2、个面的相交线上曲率值和法向量发生突变的尖锐特征点，这些点与视角无关；最后，用改进的特征折线生长算法，将特征点连接，得到光顺特征线。实验证明，该算法具有良好的自适应性、抗噪性和准确性，是一种有效的三维模型特征线提取算法。关键词：高斯映射；曲率计算；点聚类；自适应迭代；折线生长中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标志码：Ａ文章编号：１００１３６９５（２０１３）０３０９３３０５ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１３．０３．０７６Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｆｅａｔｕｒｅｌｉｎｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎ３Ｄｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｍｏｄｅｌｓ１１１，２１１ＬＩＵＱｉ

3、ａｎ，ＧＥＮＧＧｕｏｈｕａ，ＺＨＯＵＭｉｎｇｑｕａｎ，ＺＨＡＯＬｕｌｕ，ＬＩＪｉｊｕｎｎａｎ（１．Ｄｅｐｔ．ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ，ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１０１２７，Ｃｈｉｎａ；２．Ｄｅｐｔ．ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ，ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＢｅｉｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７５，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｓｈａｒｐｆｅａｔｕｒｅｌｉｎｅｅｘｔｒａｃｔｉｏ

4、ｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆ３ＤｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｍｏｄｅｌｓｂａｓｅｄｏｎＧａｕｓｓｉａｎｍａｐａｎｄｃｕｒｖａｔｕｒｅｖａｌｕｅａｎａｌｙｓｉｓ，ｗｈｉｃｈａｉｍｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｔｈａｔｐｒｅｖｉｏｕｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｅｘｉｓｔｅｄ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｃｏｕｌｄｎｏｔｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｓｈａｒｐａｎｄｎｏｎｓｈａｒｐｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓ，ｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｗｅｒｅｒｅｌａｔｉｖｅｔｏｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ，ｏｒｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｗｅｒｅｎ’ｔｃｏｎｎｅｃｔｅｄ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｎｄ

5、ｕｃｔｅｄｄｉｓｃｒｅｔｅＧａｕｓｓｉａｎｍａｐｆｏｒｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａ，ａｎｄｃｌｕｓｔｅｒｅｄｔｈｅｓｅｍａｐｐｉｎｇｐｏｉｎｔｓｅｔｓ．Ｔｈｅｎｉｔｕｓｅｄａｎａｄａｐｔｉｖｅｉｔｅｒａｔｉｖｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｔｏｇｅｔｓｈａｒｐｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓ，ｔｈｅｓｅｐｏｉｎｔｓｍａｉｎｔｙｌｏｃａｔｅｄｏｎｔｈｅｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｌｉｎｅｏｆｔｗｏｏｒｍｏｒｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓｕｒｆａｃｅｓ，ｗｈｅｒｅｃｕｒｖａｔｕｒｅｖａｌｕｅｏｒｎｏｒｍａｌｖｅｃｔｏｒｓｕｄｄｅｎｌｙｃｈａｎｇｅｄａｎｄｔｈｅｙｗｅｒｅｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｏｆｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ．Ｆ

6、ｉｎａｌｌｙ，ｉｔｕｓｅｄａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｆｅａｔｕｒｅｐｏｌｙｌｉｎｅｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｃｏｎｎｅｃｔｅｄｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓ，ａｎｄｇｏｔｓｍｏｏｔｈｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｌｉｎｅｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｇｏｏｄａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙ，ｎｏｉｓｅｉｍｍｕｎｉｔｙａｎｄａｃｃｕｒａｃｙ，ｉｔｉｓａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒ３Ｄｍｏｄｅｌｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｇａｕｓｓｉａｎｍａｐ；ｃｕｒｖａｔｕｒｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ；ｐｏｉｎｔｓｃｌｕｓｔｅｒ

7、ｉｎｇ；ａｄａｐｔｉｖｅｉｔｅｒａｔｉｖｅ；ｆｅａｔｕｒｅｐｏｌｙｌｉｎｅｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ征点。但由于算法是基于ＲＭＬＳ的，时间代价较高。Ｐａｎｇ等5引言［２］人根据局部表面拟合多项式计算出点云模型上每个点的主曲率和主方向，用绝对值较大的主曲率标志出谷脊潜在特征三维模型的特征线提取技术是近年来计算机可视化、数字点，通过将得到的特征点投影到邻域点构成的主轴上，平滑潜几何处理、ＣＡＤ逆向工程等领域研究的热点课题。因为模