论文部分内容阅读
三维点云的轮廓结构作为大规模三维场景的一种表征信息,能够保留其主要信息且大幅度压缩数据量,因此,对于大规模三维场景的表达具有重要意义.本文提出一种基于超体素聚类分析的大规模三维点云轮廓特征提取算法.首先,对三维点云进行超体素聚类分析,生成分割块;其次,结合超体素块的法向量,利用α-shape提取每个三维超体素块的边缘点;最后,利用相互最近邻法剔除相邻且共面超体素块间的边缘点,保留相邻但不共面超体素块间的边缘点并结合无邻接的超体素块边缘点,即轮廓边缘点.实验表明,本文所提算法实现了三维轮廓特征的提取,