复杂型面点云的法向特征聚类分级估计方法

来源：计算机集成制造系统杂志2021年第5期北京时间：

作者：孙殿柱,沈江华,汪思腾,李延瑞,林伟

单位：1.山东理工大学机械工程学院2.西安交通大学机械工程学院

摘要：针对含有棱边和尖角等特征的复杂型面采样点云,为提高其法向估计结果的准确性,提出一种基于特征区域聚类分级的点云法向估计方法,根据曲面局部平坦性和贝叶斯信息准则对点云进行聚类分析,依次将点云划分为平坦、特征边缘、棱边尖角等区域,并识别样点所属特征类型,将平坦区域样点法向估计结果向其邻近特征区域依次传播,使特征样点的法向估计结果与其邻近平坦区域样点的法向保持一致。实验结果表明,该方法可以准确估计特征区域样点的法向,有效保证棱边和尖角区域样点的法向多义性,并对数据噪声具有抑制作用。

关键词：法向估计,曲面局部平坦度,贝叶斯信息准则,聚类分析

基金资助：国家自然科学基金资助项目(51575326)。