《表3 不同方法特征提取数据》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《一种邻域自适应的双阈值点云特征提取方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

图7和图8分别是滤清器和减速器壳体点云数据征提取实验效果，其中图（a）是采集的原始点云数据点，图（b）是基于曲率的特征提取效果，图（c）是本文算法的特征提取效果。从两组实验中可以看出，对于模型的边界特征两种方法都能较好地取得相应的效果，而对于模型的细节方面，如减速器端盖处螺栓的效果都未取得满意的结果；第一组实验中，本文算法提取的特征点更为细致全面，基于曲率的方法提取结果在部分区域缺失明显；第二组实验中，本文算法对螺栓孔的提取效果不太理想，曲率提取的方法对噪声的抗性更差。由于利用双阈值限制特征点的判别，本文算法提取的特征点稳定性和准确性比单一曲率方法更高，也更为精简，并且能够通过有限的点有效地表达曲面的特征信息，基于曲率的特征提取有很多冗余数据，两者提取的详细数据如表3所示。