【摘 要】
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针对以往算法存在无法区分尖锐和非尖锐特征点、提取的特征点与视角有关、特征点未连线等问题,提出一种基于高斯映射和曲率值分析的三维点云模型尖锐特征线提取算法。该算法
【机 构】
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西北大学信息科学与技术学院计算机系,北京师范大学信息科学与技术学院计算机系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61172170);国家教育部博士点基金项目(200806970014);陕西省自然科学基金资助项目(2011JQ8001,2010JQ8011);虚拟现实应用教育部工程研究中心开放基金资助项目(MEOB-NUEVRA200903)
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针对以往算法存在无法区分尖锐和非尖锐特征点、提取的特征点与视角有关、特征点未连线等问题,提出一种基于高斯映射和曲率值分析的三维点云模型尖锐特征线提取算法。该算法先进行点云数据点的离散高斯映射,并将映射点集聚类;然后使用自适应迭代过程得到两个或多个面的相交线上曲率值和法向量发生突变的尖锐特征点,这些点与视角无关;最后,用改进的特征折线生长算法,将特征点连接,得到光顺特征线。实验证明,该算法具有良好的自适应性、抗噪性和准确性,是一种有效的三维模型特征线提取算法。
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