王淑睿，郭 宝，郭锐哲，耿国华，周芯羽，张雨禾

(1.西北大学 文化遗产数字化国家地方联合工程研究中心，陕西 西安 710127；2.西北大学 信息科学与技术学院，陕西 西安 710127)

近年来,点云模型处理广泛地与医学[1-2]、艺术[3]以及文物数字化保护与复原[4]等领域相结合,这得益于三维扫描技术的快速发展,极大地加快了点云模型处理技术的研究进度。作为最基本的曲面几何形状的特征基元,特征点对于几何模型的外观及其准确表达起着十分重要的作用[1]。特征提取为数字几何领域的许多研究提供了重要途径,如几何分析、曲面配准、曲面重建以及基于几何特征的点云去噪和简化等,成为备受关注的底层技术之一。

在实际应用场景中,采集到的点云模型往往存在噪声影响和数据缺失等问题,且模型中各点之间并不具有显著的拓扑关系,这使得点云模型的特征提取难度远大于网格模型。本文将点云模型特征提取技术大致分为以下几种:①基于协方差分析和最小生成树，文献[5-6]对于提取点云上特征线的基本思路，均为先构造特征点集的最小生成树,再优化该最小生成树。具体来说,Gumhold等首先构造黎曼树表示点数据上的邻域信息,然后利用协方差分析方法为每个点计算一个权重,该权重被用作判断其为棱点、边点以及角点的标记[5]。Pauly等在特征点的提取中,以局部邻域大小作为离散的尺度参数,计算一点在不同尺度下成为特征点的可能性,通过引入多尺度的理论来对含有噪声的模型进行处理[6]。……