2025【点云特征提取问题研究7900字】.docx

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点云特征提取问题研究

摘要

点云是一种由若干离散、无序、无拓扑结构的三维点组成的集合。点云数据处理近年来广泛应用于计算机可视化、逆向工程、三维重建、文物保护等领域。特征提取则是后续点云处理的基础。

点云特征提取可以看作分类问题，通过对点云模型上的点进行分析计算，进行二分类或者多分类，之后对数据点进行标定并保存。针对三维点云数据特征提取，研究者们进行了许多研究，提出了许多算法。

本文研究内容主要包括：

提出一种基于泊松分布的区域生长特征提取算法，能够根据点云表面曲率不同自适应地为不同的局部特征计算不同的阈值并标定潜在特征点。标定效果良好。

基于神经网络对点云特征进行提取。对点进行分类，但是分类结果不是很好，需要进一步改进神经网络。

设计了基于泊松分布的区域生长算法的点云特征提取原型系统。

关键词：点云模型特征提取泊松分布区域生长原型系统神经网络

目录

TOC\o1-3\h\z\u1 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1 基于几何特征的方法 1

1.2.2 基于协方差分析的方法 2

1.2.3 基于局部拟合的方法 2

1.2.4 基于深度学习的方法 2

1.3 研究内容 3

1.4 本文组织结构 3

2 相关理论 3

2.1 K近邻 3

2.2 泊松分布原理 4

2.3 卷积神经网络 4

2.4 本章小结 5

3 基于泊松分布的点云特征提取 5

3.1 算法概述 5

3.1.1 局部特征检测算子 5

3.1.2 曲面遍历模型 6

3.1.3 基于泊松区域生长的特征提取 7

3.2 实验结果与分析 8

3.3 本章小结 8

4 基于神经网络的点云特征提取 9

4.1 算法概述 9

4.1.1 数据集获取 9

4.1.2 神经网络构建 10

4.1.3 反向标记 10

4.2 实验结果与分析 10

4.3 本章小结 11

5 原型系统设计 11

5.1 前端设计 12

5.2 后端设计 12

5.3 系统使用流程 13

5.4 系统测试 14

5.4.1 添加噪声功能测试 14

5.4.2 特征提取功能测试 15

5.4.3 其他功能测试 16

5.5 本章小结 17

总结和展望 17

参考文献 17

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绪论

研究背景

近年来，点云数据已经成为几何模型的一种通用表示形式，并广泛应用于计算机可视化、逆向工程、三维重建、文物保护等领域。

特征是反映点云模型几何外观的最小基元，可准确地表达三维模型表面特性和几何形状，可以有效帮助人们快速方便的理解物体的形状和重要信息。同时一些高精度的三维点云模型中包含大量冗余数据REF_Re\r\h[4]，严重影响了之后数据处理的效率，所以特征提取是点云数据处理中的一个基础环节，也是有意义、有必要的工作，因此如何有效准确地提取模型特征是当前点云数据处理的关键。

国内外研究现状

目前，国内外许多学者都对点云特征提取提出了相关的处理思想。大致可以分为四类：基于几何特征的方法、基于协方差分析的方法，基于局部拟合的方法REF_Re\r\h[11]、基于深度学习的方法。

基于几何特征的方法

常见的点云几何特征包括点云的法向量、曲率、Voronoi图等。

文献[1][5]是比较典型的基于法向量对点进行聚类提取特征的方法。Demarsin等REF_Re\r\h[1]先利用主成分分析法（PCA）计算每个点的法向量；之后按照局部邻域的法向变化进行聚类。再以聚类为单位和两点之间法向夹角的最大阈值进行比较，判断特征点。史红霞等REF_Re\r\h[5]采用自适应邻域的主成分分析法（PCA）对每个点的法向量进行估算，之后利用萤火虫算法优化的模糊C均值（FCM）算法对法向进行聚类。

文献REF_Re\r\h[8]中有一个算法是通过计算平均曲率和某处的局部曲率，通过二者的比较来判断是否能作为特征点。

文献[3][6][7][9]这几个文献则是除了几何特征提取方法，还使用到了其他方法共同对数据点进行分析判断。王丽辉等REF_Re\r\h[3]人通过计算点云中点的法向，曲率、点和其邻域内点间距的均值，法向间的夹角、点云密度这些信息对特征点进行标定。但是这个方法需要人工设置和调整参数。刘倩等REF_Ref7019617