Advertisement

一种点云特征线条提取法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种创新性的点云特征线条提取方法，通过优化算法从复杂点云数据中高效、准确地识别和抽取关键几何特征线，为三维模型重建及分析提供坚实基础。 本段落提出了一种特征线提取方法，该方法能够同时实现边界线和折边的提取。其中，边界线的提取主要依据邻近投影点相邻向量夹角来完成；而折边的提取则通过分析邻近点向量聚类情况来进行。为了验证所提方法的有效性，研究人员采集了不同类型目标物的点云数据进行了测试。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 一种点云特征线条提取法
    优质
    本研究提出了一种创新性的点云特征线条提取方法，通过优化算法从复杂点云数据中高效、准确地识别和抽取关键几何特征线，为三维模型重建及分析提供坚实基础。 本段落提出了一种特征线提取方法，该方法能够同时实现边界线和折边的提取。其中，边界线的提取主要依据邻近投影点相邻向量夹角来完成；而折边的提取则通过分析邻近点向量聚类情况来进行。为了验证所提方法的有效性，研究人员采集了不同类型目标物的点云数据进行了测试。
     
  • 点云特征分类与提取——点云特征提取方法综述
    优质
    本文为点云特征提取方法提供了一篇详尽的综述文章。通过系统性地分析和比较现有的各种技术手段，旨在帮助研究者理解和应用点云数据中的关键信息。 点云特征分类和提取 王莹莹 武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室
     
  • 点云特征的提取
    优质
    点云特征的提取是指从三维空间数据中识别和抽取关键几何或纹理属性的过程，广泛应用于计算机视觉、机器人导航及逆向工程等领域。 本段落介绍了一种直接从表面点云中提取特征线的新方法。无需预先进行表面重建，只需计算一个连接相邻点的邻居图即可完成低成本计算。
     
  • MATLAB-点云特征提取.7z
    优质
    这是一个包含源代码和相关文件的压缩包，用于在MATLAB环境中进行点云数据的特征提取工作。 点云特征提取中的R和k是两个关键参数。R通常表示搜索半径或邻域大小，在给定点周围定义一个球形区域来寻找附近的点；而k则代表在该区域内选取的最近邻居数量，二者共同作用于确定每个点周围的局部几何结构信息。
     
  • 点云的点特征提取方法综述
    优质
    本文是对点云数据中点特征提取技术的一次全面回顾与分析，涵盖了多种算法和应用场景，旨在为相关领域的研究者提供参考。 点特征提取的相关概念 点云的点特征是指在点云数据中能够表示实体几何特性或纹理特征的特定点集合。例如，边界轮廓线上的拐角点或折点、曲线及曲面边界的交叉点以及三个或更多相邻曲面的公共交集等。通过这些关键点，可以有效地建立和优化点云中各个局部曲面之间的拓扑关系。
     
  • 基于区域聚类分割的点云特征线条提取
    优质
    本研究提出一种基于区域聚类分割的方法，用于从复杂的三维点云数据中有效提取关键特征线条，提高模型简化与分析效率。 本段落提出了一种非结构化点云特征线提取方法，该方法主要分为区域分割和特征检测两个阶段。在区域分割阶段，采用社会粒子群优化模糊C-均值聚类算法对点云数据进行分区处理，以获得边界清晰的各个独立区域，便于后续步骤中针对各部分边界的特性提取；进入特征检测环节后，则通过局部径向基函数曲面重构技术来获取每个区域内采样点的具体曲率信息。在此基础上，还设计了一种基于平均曲率计算得到的局部特征权重，并结合该权重与曲率极值法共同实现对特征点的有效识别。此外，利用这些被确定为关键节点的数据构建最小生成树模型，进而形成完整的特征曲线结构。实验结果表明，在不同类型的点云模型上应用此方法能够准确提取出显著特征、尖锐边界以及强度变化的连续曲线等各类重要信息。
     
  • 点云特征提取方法的综述
    优质
    本文全面回顾了点云特征提取领域的研究进展，涵盖了不同类型的特征描述子及其应用，并探讨未来的研究方向。 对三维点云数据的特征分类与提取方法进行总结。
     
  • 建筑立面点云中的直线段特征提取方法
    优质
    本研究提出一种针对建筑立面点云数据的直线段特征自动提取方法，旨在提高建筑物三维模型重建的精度和效率。 为解决现有从建筑物立面点云数据中检测提取直线段特征方法中存在的严重漏检现象和准确性不足的问题，本段落提出了一种基于切片的建筑物立面点云直线段特征提取方法。首先对建筑物点云的姿态进行调整，使其走向与Y坐标轴一致；然后沿三个坐标轴方向对点云进行切片，并在每个切片上分别提取特征点；之后采用圆柱体生长的方式，在各个方向上的特征点中聚类出潜在的直线段；最后通过残差1范数最小化的方法来拟合这些线性特征，同时调整和优化生成的直线段端点。经过多组实验数据验证，本段落方法能够达到较高的提取精度，即平均为点云中的点间距的一半，并且相较于基于平面分割和图像检测的传统方法，在精确率上提高了2.4%，在召回率上则提升了48.1%。因此，该技术可以更加准确有效地从建筑物立面的点云数据中提取直线段特征。
     
  • KLT算法提取特征点
    优质
    KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）算法是一种广泛应用于计算机视觉中的特征点检测与跟踪技术。该方法通过计算图像间的光流来稳定地追踪特征点，适用于视频序列分析、目标跟踪等领域。 KLT算法用于提取特征点，在计算机视觉领域中有应用。
     
  • LBP四种特征提取方法
    优质
    LBP（局部二值模式）是一种用于图像处理和计算机视觉中的纹理描述算子。本文介绍了LBP技术中常用的四种特征提取方法及其应用，深入探讨了它们在人脸识别、图像分类等领域的优势与局限性。 提供四种用于LBP特征提取的算法的MATLAB代码，这些代码可以直接运行，并包含详细的注释。