En la ingeniería real de la extracción de características para el modelo de terreno, siempre es difícil reservar los anillos y las líneas principales de los camiones. En este artículo, se propone un nuevo método de extracción de características de esqueleto para resolver estos problemas, que propone un algoritmo de simplificación basado en la teoría morfológica para eliminar los puntos de ruido de los puntos objetivo producidos por el reconocimiento clásico de perfiles. Como todos sabemos, el punto de ruido es el factor clave que influye en la precisión y la eficacia de la extracción de características. Nuestro método conectó el subconjunto optimizado de puntos de características tras la simplificación morfológica; por lo tanto, se ha mejorado notablemente la eficacia del proceso de anillado y poda, y se ha aumentado la precisión sin el efecto negativo de los puntos ruidosos. Se define un concepto de outbranching y se proponen los algoritmos correspondientes para extraer suficientes camiones largos, capaces de ser coherentes con el esqueleto real del terreno. Todos los algoritmos se aplican a numerosos datos experimentales reales, como GTOPO30 y datos de referencia proporcionados por PPA, para verificar el rendimiento y la precisión de nuestro método. Los resultados mostraron que nuestro método precede a PPA en su conjunto.
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