点云边界快速精确提取算法

摘要

点云边界提取是点云三维重建中极其关键的一步,现有的边界提取算法大多采用一种判别准则进行边界点提取,导致提取的效率低或者提取效果不理想。针对上述问题,本文提出一种快速精确的点云边界提取算法,其包括粗提取与精提取两个步骤。粗提取中对任意点,利用Kdtree搜索其近邻点,对该点与其近邻点构成的单位法向量进行叠加,依据叠加后向量的模长与近邻数的比值粗提取出边界点;精提取中对于粗提取出的边界点,搜索其近邻点并依据近邻点拟合成平面,再将近邻点投影到该平面上,根据判断点的投影点与近邻点的投影点连线间的最大夹角精确提取出边界点。使用地面与机载两类不同的点云数据验证本算法,实验结果表明:本算法均可以准确提取出这两种点云的边界点,同时在提取机载点云边界上效率提高了6.8倍,在地面点云中提高了2倍。本文算法可用于快速提取边界点,有利用后续点云重建。