散乱点云边界的提取算法.doc
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散乱点云边界的提取算法.doc
一种基于扫描点的平面散乱点云边界的提取算法1引言平面散乱点云的特点是数量巨大,因此对求散乱点云的边界算法的要求是快速、准确。在这方面,散乱点云的三角划分的研究比较多,并且取得较多的研究成果。提出了许多三角优化准则以及优化三角形网格构造方法,其中最著名的是Delaunay三角化,它的应用有简单多边形Delaunay三角剖分。在边界提取方面有许多文章,如BruceShapiro等提出了如何产生树状或带物体的边界;RobertB根据局部梯度的方向信息来提取图象的边界。浙江大学的李江雄提出了把散乱点云网格化,得到
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基于散乱点云特征提取算法研究摘要:散乱点云是三维空间中的一些离散数据,它们在许多领域中都具有重要应用,例如机器人视觉导航、三维重建和医学图像处理等。其中一个关键问题是如何从点云中提取有意义的特征。在本文中,我们将介绍一些基于深度学习和传统算法的散乱点云特征提取算法,并对它们的优缺点做出评价与比较。关键词:散乱点云;特征提取;深度学习;传统算法;优缺点一、前言散乱点云是指三维空间中一些点的集合,这些点可以代表物体或场景中的元素。在计算机视觉和机器人导航等领域中,散乱点云是一个重要的数据类型。在处理散乱点云时
基于改进3RDP算法的法线估计散乱点云轮廓提取.pptx
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平面点云边界提取算法研究平面点云边界提取算法研究摘要:随着三维感知技术的快速发展,平面点云边界提取在计算机视觉、机器人、无人驾驶等领域得到广泛应用。本文对平面点云边界提取的算法进行了系统研究和总结,并提出了一种基于法向量和领域搜索的边界提取算法。实验结果表明,该算法在提取平面点云边界方面具有较好的效果。关键词:三维感知;平面点云;边界提取;法向量;领域搜索1.引言在三维感知领域,点云数据是最常用的一种形式,其能够提供物体的三维几何信息。平面点云是一类特殊的点云数据,其中的点主要分布在平面上。而平面点云边界