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基于PCA和三元组的非封闭点云轮廓特征提取方法研究 被引量：1
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作者 吴腾飞 王挺 +2 位作者 邵士亮 尚哲 窦鑫可 《高技术通讯》 CAS 2023年第12期1303-1312,共10页
针对RGB-D相机获取的物体非封闭点云轮廓特征点和特征线提取不完整的问题,提出了一种基于主成分分析法(PCA)和三元组的轮廓边界提取方法。该方法包括2个步骤:特征点检测和特征线提取。在特征点检测中,通过对邻域点集进行主成分分析,利... 针对RGB-D相机获取的物体非封闭点云轮廓特征点和特征线提取不完整的问题,提出了一种基于主成分分析法(PCA)和三元组的轮廓边界提取方法。该方法包括2个步骤:特征点检测和特征线提取。在特征点检测中,通过对邻域点集进行主成分分析,利用采样点曲率和法向夹角双参数判定棱线特征点;根据边界点局部邻域在第二主成分上的分布特点,提出了一种边界检测算子,用于外边界特征点检测。最后,采用三元组聚类方法进行特征线提取。实验结果表明,该方法可以有效地检测非封闭点云模型的轮廓特征点,并分离和提取出目标轮廓曲线,且具有较高的精度。 展开更多
关键词 非封闭点云 主成分分析(PCA) 特征点检测 特征线提取 三元组
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