【摘 要】
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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搜索方法。对点云建立KD树搜索k邻域，采用邻域拟合法估计
【机 构】
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南昌工程学院江西精密驱动与控制重点实验室,贵州师范大学机械与电气工程学院
【基金项目】
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江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ61122);国家自然科学基金项目(51365037)
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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搜索方法。对点云建立KD树搜索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树和栅格邻域搜索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。
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