一种顾及最优邻域的点云局部特征提取与分类方法

摘要

一种顾及最优邻域的点云局部特征提取与分类方法。涉及计算机视觉、激光扫描数据处理、模式识别等交叉领域，尤其涉及点云数据特征计算和分析内容，针对海量激光点云数据自动化处理研究的一种顾及最优邻域的点云局部特征提取与分类方法。提出了一种针对海量激光点云的特征提取和表达，具有高效、强鲁棒性、描述能力强的顾及最佳邻域选择的点云局部特征计算及分类方法。本发明首先融合信息熵原理和反射强度约束规则计算最佳的特征计算领域，然后在最佳计算领域范围内计算点云法向量、主方向、维度特征等，提高了点云局部特征计算对于噪声和点密度变化的鲁棒性和以及特征的表达能力。