牙颌点云数据的显著性特征提取

发布时间：2017-08-29 22:33

  本文关键词：牙颌点云数据的显著性特征提取

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【摘要】：随着激光扫描测量技术的发展,其数据测量精度的逐渐增高使得获取的几何模型表面点云数据的细节信息越丰富,能更准确的反应物体几何表面特征,但如此海量的点云数据同时也带来对应的技术挑战,海量的点云数据在计算机文件存储、数据后期进一步处理以及软件可视化方面都不方便且效率低下.本文中的算法首先采用栅格法对点云进行空间划分及领域关系的建立,其次利用局部表面拟合的方法估算点云法向量,然后利用点云K领域法的向量求解坐标点的显著性值,最后根据显著性的值构建点云八叉树.该算法实现了对点云显著性特征的提取和对点云数据量的进一步简化,它不仅保留了对点云细节特征保持方面的优势,而且在时间效率上得到了提高.
【作者单位】： 成都信息工程大学电子工程学院;中国气象局大气探测重点开放实验室;
【关键词】： 点云数据 可视化 显著性特征 三维配准 网格化重建
【分类号】：TP391.41;TN249
【正文快照】： 目前国内外针对点云数据集的精简算法可以分为两类,第一:通过对点云网格化处理后基于网格的精简算法;第二:基于对采集数据直接处理的点云精简方法.前者方法首先通过对采集数据进行网格化三角剖份,利用四面体模型表面的点、边和面之间相互关系拓扑数据压缩方法,该算法中首先需

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本文编号：755816