一种基于熵能量的点云各向异性邻域搜索方法

摘要

本发明提出一种基于熵能量的点云各向异性邻域搜索方法，属于三维信号处理领域。该方法对点云数据中的每个待搜索点，首先搜索距离该待测点最近的K个点构成的K邻域并作为初始邻域，然后从初始邻域中选取不同的点的组合计算该待搜索点在对应组合下的结构张量特征值，并以特征值计算包括线性度和三维散度的几何特征，将结构张量特征值与几何特征组成熵能量函数，通过遗传算法搜索使得熵能量函数最小的初始邻域内的点的组合构成最终邻域。本发明可提高点云邻域搜索的准确性，使邻域集中于同一平面，避免因邻域存在多平面造成的法向量等相关几何特征求解偏差，该方法具有通用性，在三维重构、导航、定位、虚拟现实等领域具有较大的应用前景。