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文档简介

[16]:β=β其中βpipj的平均发生率为βexp，即潜在曲面Si上的基于泊松区域生长的特征提取潜在特征点标定；基于上节的曲面遍历模型，我们的特征提取方法——泊松区域生长算法，该算法包含两层迭代，外部迭代称为初始种子生成迭代，内部迭代称为区域生长迭代。3.1.3.1初始种子生成迭代种子点选取：选取一个满足式fsfs其中Ns是初始种子点s的k近邻,βave为点云上βpipj的平均值。为了降低计算成本，计算选定初始种子点后，先进行预处理：将队列Qseed将初始种子点的邻域Ns中的点存入队列Q计算ββmax3.1.3.2区域生长迭代每个区域都从Qseed弹出来的种子开始。然后计算特征度量阈值βmaxSi考虑到已经判断为非特征点的，说明其值小于特征度量阈值，所以不再对其进行处理，将被设定为新的生长种子点且不能被其他区域访问；而潜在特征点数据需要继续细化判断，所以设置可以被其他区域访问再次进行计算。在区域生长的过程中，潜在特征点sj的区域信息被存储在向量rsj中，且在区域生长的过程中不断被更新。当所有的领域点s当队列Qseed区域生长结束后，向量rs实验结果与分析本节针对以下两个点云模型进行特征提取实验，检测基于泊松分布的特征提取方法的鲁棒性。首先是针对原始点云进行特征提取，再是对原始点云添加高斯噪声后再进行特征提取。添加的噪声方差为0.003dB，dB是点云模型OBB包围盒的对角线长度。从实验结果来看，该算法对噪声具有一定的鲁棒性。图3-2

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