本文選題：點云數(shù)據(jù) + 柵格劃分��； 參考：《儀器儀表學報》2017年08期

【摘要】：提出了一種基于八鄰域深度差(8N-DD)的點云邊緣提取算法。算法根據(jù)目標特征的點云,對每個特征點沿深度方向進行垂直投影并對投影點進行柵格劃分,計算出每個柵格內(nèi)投影點所對應深度的平均值作為該柵格的深度值;然后比較每個柵格與其八鄰域柵格的深度差,根據(jù)深度差判斷該柵格內(nèi)是否存在邊緣點,并采用排序法從柵格內(nèi)篩選出目標的點云邊緣點。針對含有非孔洞和孔洞的兩種典型點云數(shù)據(jù),利用八鄰域深度差算法進行點云邊緣提取,驗證了算法的有效性。
[Abstract]:A point cloud edge detection algorithm based on 8-neighborhood depth difference (8N-DD) is proposed. According to the point cloud of the target feature, each feature point is vertically projected along the depth direction and the projection point is divided into grids, and the mean value of the corresponding depth of the projection point in each grid is calculated as the depth value of the grid. Then, the depth difference between each grid and its eight neighboring grids is compared, and the edge points of the target point cloud are selected by sorting method according to the depth difference. For the two typical point cloud data with non-hole and hole, the point cloud edge is extracted by using the eight-neighborhood depth difference algorithm, and the validity of the algorithm is verified.
【作者單位】： 沈陽工業(yè)大學軟件學院;江蘇省機電產(chǎn)品循環(huán)利用技術(shù)重點建設實驗室;
【基金】：江蘇省機電產(chǎn)品循環(huán)利用技術(shù)重點建設實驗室基金(KF1508) 國家自然科學基金(61540069)項目資助
【分類號】：TP301.6

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本文編號：1977070