Abstract-This paper presenterar en ny teknik för att upptäcka skarpa egenskaper på punkt-provgeometri. Sharp funktioner av olika natur och har vinklar som varierar från tröghet till akut kan identifieras utan någon användarinteraktion. Algoritmen fungerar direkt på punktmolnet, ingen ytrekonstruktion behövs. Med tanke på en ostrukturerad punkt moln, vår metod först beräknar en Gauss karta kluster på lokala stadsdelar för att kasta alla punkter som sannolikt inte tillhör en skarp funktion. Som vanligt används en global känslighetsparameter i detta skede. I ett andra skede genomgår de återstående kandidaterna en mer exakt iterativ urvalsprocess. Centralt för vår metod är automatisk beräkning av en adaptiv känslighetsparameter, vilket avsevärt ökar tillförlitligheten och gör identifieringen mer robust i närvaro av trubbiga och akuta vinklar. Algoritmen är snabb och beror inte på provtagningsupplösningen, eftersom den baseras på en lokal grafberäkning.
REF extraherar konturer direkt på punktmolnet, utan ytrekonstruktion, efter structurering av punkterna med hjälp av en kd-tree-algoritm.
Sharp feature detection in point clouds
{'venue': '2010 Shape Modeling International Conference', 'journal': '2010 Shape Modeling International Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}