[发明专利]复杂型面点云法向特征聚类分级估计方法

摘要

本发明针对含有棱边和尖角等特征的复杂型面采样点云，为提高其法向估计结果的准确性，提出一种基于特征区域聚类分级的点云法向估计方法，属于产品逆向工程技术领域。根据曲面局部平坦性与贝叶斯信息准则对点云进行聚类分析，依次将点云划分为平坦、特征边缘、棱边尖角等区域，并识别样点所属特征类型，将平坦区域样点法向估计结果迭代向其邻近特征区域逐级传播，使得特征样点法向估计结果与其邻近平坦区域样点的法向保持一致。本发明可准确估计特征区域样点的法向，有效保证棱边和尖角区域样点的法向多义性，且对数据噪声具有抑制作用。