基于近邻点重加权的点云特征线提取算法OA北大核心CSTPCD

针对3维点云模型特征线提取存在断裂、不完整问题,提出一种基于近邻点重加权的点云特征线提取算法。算法分为提取特征点和特征点连接成线2个环节,在特征点提取环节,引入近邻重加权局部质心算子获取特征点集,通过欧式最小生成树构建特征线。实验结果表明:采用近邻重加权局部质心算法进行特征点提取,跟传统基于曲率的算法相比其结果更加准确和稳健,能有效提取点云模型的几何特征。