一种改进法向量估算的点云特征提取

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针对传统主成分分析点云法向量估算存在精度不高、人工干预等问题,提出了一种改进的主成分分析法向量估算方法,并根据点邻域法向量标准差实现了离散点云特征提取,最后对关键参数K取值进行讨论。通过引入高斯核函数为邻域点集权值计算公式,削弱了距离较远点对采样点法向量精度影响;以信息熵最小化为约束条件自适应选择最佳邻域尺度R,较好的顾及了局部点云空间特征的差异性。实验结果表明:该方法能很好的实现点云特征提取,改进后的点云法向量估算顾及点云邻域复杂程度,具有普适性强、自动化程度高的特点,建议关键参数K取值范围12~
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