《面向点云数据法向量区域聚类的特征提取算法及其应用》.docxVIP

下载本文档

7
0
约1.51千字
约 3页
2024-10-31 发布于中国
举报
版权申诉

《面向点云数据法向量区域聚类的特征提取算法及其应用》.docx

1、本文档共3页，可阅读全部内容。
2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

《面向点云数据法向量区域聚类的特征提取算法及其应用》篇一

一、引言

随着三维扫描技术的快速发展，点云数据在众多领域中得到了广泛应用，如机器人导航、虚拟现实、地形测绘等。然而，面对大规模、高精度的点云数据，如何有效地进行特征提取和区域聚类成为了一个重要的研究课题。本文提出了一种面向点云数据法向量区域聚类的特征提取算法，旨在为后续的三维数据处理和应用提供强有力的技术支持。

二、相关研究综述

点云数据的处理和分析是近年来计算机视觉和计算机图形学领域的研究热点。在特征提取方面，传统的算法主要基于几何特征、统计特征等。然而，这些方法在处理大规模、高精度的点云数据时，往往存在计算量大、精度低等问题。近年来