基于法向量收缩与层次聚类的三维点云骨架提取

激光与光电子学进展页数： 12 2025-05-07

摘要：将高密度原始三维点云数据精简为低维、结构化的点集，同时保留其关键特征，在计算机图形学及机器视觉领域具有重要意义。针对点云精简中因曲率分布不均导致的点云骨架偏向分叉、难以保留关键特征的问题，提出一种基于法向量收缩和层次聚类的三维点云骨架提取方法。首先，利用邻域内点距均值来表征点云密度，并自适应调整近邻数k。接着，利用点云的局部几何特性聚焦于结构化区域，并沿法向量方向进行曲率半径梯... （共12页）

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