摘要：针对传统点云处理算法弱特征提取与抗噪声能力之间的矛盾,提出了一种基于多尺度张量分解的点云结构特征提取算法。首先,利用张量矩阵奇异值分解进行采样点特征显著性编码;然后,将法向（切向）一致性测度与罗曼诺夫斯基准则相结合求取采样点最优邻域,以提高采样点特征识别的可靠性;最后,利用最小生成森林进行特征点遍历,构建点云结构特征曲线。实验结果表明,该算法可以实现复杂点云结构特征的有效识别。

关键词：多尺度分析 张量分解 点云 特征提取 

单位：燕山大学河北省测试计量技术与仪器重点实验室; 秦皇岛; 066004