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摘要
针对原始点云模型中存在大量冗余数据问题，提出一种基于快速点特征直方图(FPFH)特征提取的点云精简算法，有效兼顾了特征信息保留和整体完整性。算法首先查找并保留原始模型的边缘点；然后计算非边缘点的FPFH值，由此得到点云的特征值，并进行排序且划分出特征区域和非特征区域，保留特征区域内的点；最后将非特征区域划分为k个子区间，对每个子区间用改进的最远点采样算法进行采样。将该算法与最远点采样算法、非均匀网格法、k-means算法和自适应曲率熵算法进行对比实验，并用标准化信息熵评价方法对精简后的点云进行评价，实验表明其优于其他精简算法。此外，可视化结果也表明，该算法能够在保证精简模型完整性的同时，较好地保留住点云大部分特征信息。
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