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基于双判别准则的散乱点云孔洞识别算法
孙启翔; 郭敏; 吕源治; 李贞兰
2024-10-15
发表期刊长春工业大学学报
卷号45期号:05页码:421-427
摘要针对传统点云孔洞识别算法效率不高且易受尖锐点影响等问题,提出一种半圆盘准则与最大夹角准则相结合,并引入特征值约束的孔洞识别算法。首先建立kdtree索引搜寻邻域点,利用半圆盘准则提取准边界点;然后利用最大夹角准则去掉冗余点,进而精确提取孔洞边界点,再基于最小特征值对边界点进行筛选,去除误识别的尖锐点;最后对多个孔洞点集进行聚类,完成孔洞识别。实验结果表明,该算法能够消除尖锐点的影响,准确、高效地识别孔洞边界点,为后续孔洞修补操作打下基础。
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/68608
专题中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
作者单位1.长春工业大学计算机科学与工程学院
2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
3.吉林大学白求恩医学部
推荐引用方式
GB/T 7714
孙启翔,郭敏,吕源治,等. 基于双判别准则的散乱点云孔洞识别算法[J]. 长春工业大学学报,2024,45(05):421-427.
APA 孙启翔,郭敏,吕源治,&李贞兰.(2024).基于双判别准则的散乱点云孔洞识别算法.长春工业大学学报,45(05),421-427.
MLA 孙启翔,et al."基于双判别准则的散乱点云孔洞识别算法".长春工业大学学报 45.05(2024):421-427.
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