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第35卷第12期 计算机应用与软件 Vol35No.12 2018年12月 ComputerApplicationsandSoftware Dec.2018 尖锐特征曲面点云模型各向异性邻域有哪些信誉好的足球投注网站 1 2 袁小翠 陈华伟 1(南昌工程学院江西精密驱动与控制重点实验室 江西南昌 330099) 2(贵州师范大学机械与电气工程学院 贵州贵阳550025) 摘 要 特征曲面点云模型的特征点k邻域各向同性。基于此邻域对点云数据处理容易造成严重的处理误 差,因此提出一种各向异性邻域有哪些信誉好的足球投注网站方法。对点云建立KD树有哪些信誉好的足球投注网站k邻域,采用邻域拟合法估计点云法向量和检 测特征点。将特征点的各向同性邻域映射到高斯球形成不同的数据簇,层次聚类法对高斯球上的数据分类,高斯 球上最大类对应的邻域为最优各向异性子邻域。为了验证算法的有效性,将该方法与KD树和栅格邻域有哪些信誉好的足球投注网站方 法进行应用和耗时比较。实验结果表明,该方法耗时最长,但是应用于点云数据处理,如点云法向量估算和点云 去噪时效果更佳。 关键词 点云邻域 高斯映射 法向量估计 层次聚类 中图分类号 TP391.41 文献标识码 A DOI:10.3969/j.issn.1000386x.2018.12.047 THEANISOTROPICNEIGHBORHOODSEARCHING FORPOINTCLOUDMODELWITHSHARPFEATURESURFACE 1 2 YuanXiaocui ChenHuawei 1(JiangxiKeyLaboratoryofPrecisionDriveandControl,NanchangInstituteofTechnology,Nanchang330099,Jiangxi,China) 2(SchoolofMechanicalandElectricalEngineering,GuizhouNormalUniversity,Guiyang550025,Guizhou,China) Abstract Thekneighborhoodoffeaturepointsoffeaturesurfacecloudmodelisisotropic.Basedonthis neighborhood,itiseasytocauseseriousprocessingerrorsinpointclouddataprocessing,soananisotropicneighborhood searchingwasproposed.KDtreewasusedtosearchkneighborhoodforpointcloud,andneighborhoodfittingmethod wasusedtoestimatepointcloudnormalvectoranddetectfeaturepoints.Theisotropicneighborsoffeaturepointswere mappedintoGaussianspheretoformdifferentdataclusters,andthehierarchicalclusteringmethodwasusedtoclassify thedatainGaussiansphere.TheneighborhoodcorrespondingtothelargestclassonGaussspherewastheoptimal anisotropicsubneighborhood.Toverifythevalidityofthemethod,theproposedmethodwascomparedwithKDtreeand gridneighborhoodsearchingintermsofapplicationandtimeconsumption.Experimentalres
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