利用三维点云模型的特征线提取算法 (2013年)。

简介：
为了解决以往算法中普遍存在的难以区分尖锐与非尖锐特征点、提取的特征点受到视角影响、以及特征点未进行连线等局限性，我们提出了一种全新的基于高斯映射与曲率值分析的三维点云模型，用于提取尖锐特征线的方法。首先，该算法对点云数据中的每个点进行离散的高斯映射处理，并利用聚类技术将这些映射后的点集进行分组。随后，通过采用自适应迭代过程，识别出两个或多个面相交线上曲率值和法向量发生突变的尖锐特征点，并且这些特征点的提取不受视角的影响。最后，借助改进的特征折线生长算法，将识别出的尖锐特征点进行连接，从而生成光顺且清晰的特征线。实验结果表明，该算法展现出优异的自适应能力、强大的抗噪性能以及高度的准确性，因此它被证实是一种切实有效的三维模型特征线提取方案。