基于随机分布估计的点云密度提取.pdf

第35 卷 第4 期 计 算 机 工 程 2009 年2 月 Vol.35 No.4 Computer Engineering February 2009 ·人工智能及识别技术· 文章编号：1000—3428(2009)04—0183—04 文献标识码：A 中图分类号：TN911.73 基于随机分布估计的点云密度提取 叶爱芬，龚声蓉，王朝晖，刘纯平 (苏州大学计算机科学与技术学院，苏州 215006) 摘 要：针对目前密度提取方法提取的密度信息不能表现点云局部分布信息和分布随机性的缺陷，提出结合随机分布估计的密度提取方法。 该方法采用分块计数法得到每个小分块的密度，结合点云总体的密集度得到一个能够反映点云局部积聚特征的参数，为判别点云分布的随 机性、均匀性等提供较好的特征依据。 关键词：离散点云；点云密度；点云随机分布估计 Point Cloud Density Extraction Based on Stochastic Distribution Estimation YE Ai-fen, GONG Sheng-rong, WANG Zhao-hui, LIU Chun-ping (School of Computer Science Technology, Soochow University, Suzhou 215006 ) 【Abstract 】Density extraction method has difficulty in representing local distribution and its stochastic feature from the extracted density information. This paper proposes a solution to solve this problem, combing density method with stochastic distribution estimation. The method computes the density of each single small plot, and combines it with the overall density of the point cloud. A parameter is obtained, which can reflect the local aggregation feature. Tests show that this parameter can satisfactorily provide reliable data on estimating stochastic distribution and homogeneity of the point cloud. 【Key words 】scattered point cloud; point cloud density; stochastic distribution estimation of point cloud 1 概述 随着光学点阵扫描仪和其他形状获取设备的广泛应用， 常常需要对各种扫描点云[1]做处理，如点云精简、点云分割、 点云聚类、点云识别。 对于提取能够反映点云分布随机性的密度参数方面，国 内外并未进行深入系统的研究，但其实际应用需求却很多。 如在企业的自动化生产流程控制中，常用激光扫描[2]确定产 品品质是否正常；机械电子企业常需判别单晶硅片表面是否 有划痕或缺陷，对此可以通过检测其表面光学扫描点云[3] 中