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基于FPFH特征提取的散乱点云精简算法
文献摘要：
针对原始点云模型中存在大量冗余数据问题,提出一种基于快速点特征直方图(FPFH)特征提取的点云精简算法,有效兼顾了特征信息保留和整体完整性.算法首先查找并保留原始模型的边缘点;然后计算非边缘点的FPFH值,由此得到点云的特征值,并进行排序且划分出特征区域和非特征区域,保留特征区域内的点;最后将非特征区域划分为k个子区间,对每个子区间用改进的最远点采样算法进行采样.将该算法与最远点采样算法、非均匀网格法、k-means算法和自适应曲率熵算法进行对比实验,并用标准化信息熵评价方法对精简后的点云进行评价,实验表明其优于其他精简算法.此外,可视化结果也表明,该算法能够在保证精简模型完整性的同时,较好地保留住点云大部分特征信息.
文献关键词：
点云精简;快速点特征直方图;最远点采样;边界保留;标准化信息熵
中图分类号：
作者姓名：
李海鹏;徐丹;付宇婷;柳雁安;张婷婷
作者机构：
云南大学信息学院,云南 昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]李海鹏;徐丹;付宇婷;柳雁安;张婷婷-.基于FPFH特征提取的散乱点云精简算法)[J].图学学报,2022(04):599-607
A类：
标准化信息熵,边界保留
B类：
FPFH,散乱点云,点云精简,精简算法,始点,点云模型,冗余数据,快速点特征直方图,特征信息,信息保留,先查,边缘点,分出,特征区域,非特,区域划分,子区,最远点采样,采样算法,非均匀网格,均匀网格法,means,曲率,精简模型,保留住,云大,分特征
AB值：
0.282878
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