《基于泊松分布的點(diǎn)云特征提取分析》1700字_第1頁
《基于泊松分布的點(diǎn)云特征提取分析》1700字_第2頁
《基于泊松分布的點(diǎn)云特征提取分析》1700字_第3頁
《基于泊松分布的點(diǎn)云特征提取分析》1700字_第4頁
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文檔簡介

[16]:β=β其中βpipj的平均發(fā)生率為βexp，即潛在曲面Si上的基于泊松區(qū)域生長的特征提取潛在特征點(diǎn)標(biāo)定；基于上節(jié)的曲面遍歷模型，我們的特征提取方法——泊松區(qū)域生長算法，該算法包含兩層迭代，外部迭代稱為初始種子生成迭代，內(nèi)部迭代稱為區(qū)域生長迭代。3.1.3.1初始種子生成迭代種子點(diǎn)選取：選取一個(gè)滿足式fsfs其中Ns是初始種子點(diǎn)s的k近鄰,βave為點(diǎn)云上βpipj的平均值。為了降低計(jì)算成本，計(jì)算選定初始種子點(diǎn)后，先進(jìn)行預(yù)處理：將隊(duì)列Qseed將初始種子點(diǎn)的鄰域Ns中的點(diǎn)存入隊(duì)列Q計(jì)算ββmax3.1.3.2區(qū)域生長迭代每個(gè)區(qū)域都從Qseed彈出來的種子開始。然后計(jì)算特征度量閾值βmaxSi考慮到已經(jīng)判斷為非特征點(diǎn)的，說明其值小于特征度量閾值，所以不再對其進(jìn)行處理，將被設(shè)定為新的生長種子點(diǎn)且不能被其他區(qū)域訪問；而潛在特征點(diǎn)數(shù)據(jù)需要繼續(xù)細(xì)化判斷，所以設(shè)置可以被其他區(qū)域訪問再次進(jìn)行計(jì)算。在區(qū)域生長的過程中，潛在特征點(diǎn)sj的區(qū)域信息被存儲在向量rsj中，且在區(qū)域生長的過程中不斷被更新。當(dāng)所有的領(lǐng)域點(diǎn)s當(dāng)隊(duì)列Qseed區(qū)域生長結(jié)束后，向量rs實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析本節(jié)針對以下兩個(gè)點(diǎn)云模型進(jìn)行特征提取實(shí)驗(yàn)，檢測基于泊松分布的特征提取方法的魯棒性。首先是針對原始點(diǎn)云進(jìn)行特征提取，再是對原始點(diǎn)云添加高斯噪聲后再進(jìn)行特征提取。添加的噪聲方差為0.003dB，dB是點(diǎn)云模型OBB包圍盒的對角線長度。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，該算法對噪聲具有一定的魯棒性。圖3-2

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