基于曲率的植物三维点云精简算法的优化

针对植物三维点云精简时特征信息提取不准确的情况,提出局部曲率误差和法向量夹角相结合的区域复杂度判断方法,对曲率精简算法进行改进。将每个数据点K邻域内曲率标准差和法向量夹角与阈值进行比较,确定局部区域的复杂情况,采用不同精简率判定邻域点是否保留,统计其保留概率,最后通过整体精简率和保留概率确定数据点的取舍。通过与传统精简算法进行对比分析,在相近精简率下,提出的局部曲率误差–法向量夹角法精简后的植物叶片、叶脉特征更明显,封装建模后的偏差减小了25%以上。