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多波束测深数据广泛服务于水下地形测量。一些基于测深数据的应用需要提取测深数据的边缘轮廓和探测数据中的空洞。针对已有边缘识别算法执行效率低、边界点提取不完整等问题,通过分析点云模型的局部几何属性,提出一种新的基于k-d树的由粗到精的边缘提取算法。首先抽稀测深数据,基于k-d树建立散乱点云的拓扑关系;然后计算散乱点云法向量,采用距离及角度阈值法进一步提取孔洞与边缘轮廓点并去除错误识别的点;最后基于凹包算法,精确获取边缘轮廓点。在西太平洋海域的实验表明：相较于Alpha-shape和Boundary estimation算法,本算法能够更为精确地识别出散乱点云中的边界点,实用性强。 相似文献
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