散乱点云数据曲率估计方法

摘要

针对带有强噪声离散点云数据曲率计算问题,提出一种基于稳健统计的曲率估计方法.首先,用一个二次曲面拟合三维空间采样点处的局部形状；其次,随机地选择该采样点邻域内的子集,多次执行这样的拟合过程,通过变窗宽的最大核密度估计,就得到了最优拟合曲面；最后,将采样点投影到该曲面上,计算投影点曲率信息,就得到采样点曲率.实验结果表明,所提方法对噪声和离群点是稳健的,特别是随着噪声方差的增大,要明显好于传统的抛物拟合方法.