一种基于八邻域深度差的点云边缘提取算法

发布时间：2018-06-04 10:44

  本文选题：点云数据 + 栅格划分　； 参考：《仪器仪表学报》2017年08期

【摘要】：提出了一种基于八邻域深度差(8N-DD)的点云边缘提取算法。算法根据目标特征的点云,对每个特征点沿深度方向进行垂直投影并对投影点进行栅格划分,计算出每个栅格内投影点所对应深度的平均值作为该栅格的深度值;然后比较每个栅格与其八邻域栅格的深度差,根据深度差判断该栅格内是否存在边缘点,并采用排序法从栅格内筛选出目标的点云边缘点。针对含有非孔洞和孔洞的两种典型点云数据,利用八邻域深度差算法进行点云边缘提取,验证了算法的有效性。
[Abstract]:A point cloud edge detection algorithm based on 8-neighborhood depth difference (8N-DD) is proposed. According to the point cloud of the target feature, each feature point is vertically projected along the depth direction and the projection point is divided into grids, and the mean value of the corresponding depth of the projection point in each grid is calculated as the depth value of the grid. Then, the depth difference between each grid and its eight neighboring grids is compared, and the edge points of the target point cloud are selected by sorting method according to the depth difference. For the two typical point cloud data with non-hole and hole, the point cloud edge is extracted by using the eight-neighborhood depth difference algorithm, and the validity of the algorithm is verified.
【作者单位】： 沈阳工业大学软件学院;江苏省机电产品循环利用技术重点建设实验室;
【基金】：江苏省机电产品循环利用技术重点建设实验室基金(KF1508) 国家自然科学基金(61540069)项目资助
【分类号】：TP301.6

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本文编号：1977070