El algoritmo de ocultación de información de la nube de puntos tridimensionales se centra principalmente en el dominio espacial. Los algoritmos actuales de análisis de la ocultación en el dominio espacial están sujetos a numerosos factores de interferencia durante el proceso de análisis y detección, y solo pueden aplicarse a objetos de malla tridimensionales, lo que supone la falta de un algoritmo de análisis de la ocultación para nubes de puntos tridimensionales. Para superar las limitaciones impuestas al análisis de la ocultación para mallas tridimensionales y eliminar las características redundantes en el conjunto de características de análisis de la ocultación para mallas tridimensionales, proponemos un algoritmo de análisis de la ocultación para la nube de puntos tridimensionales mejorado basado en el aumento de las características del operador compuesto. En primer lugar, normalizamos y suavizamos la nube de puntos tridimensionales. Luego, utilizando el operador compuesto mejorado 3DHarris-ISS, extraemos posibles puntos característicos de la nube de puntos tridimensionales y sus puntos vecinos como área de aumento de características y luego reforzamos las características en esta área para formar la nube de puntos tridimensionales reforzada, destacando los puntos característicos mientras se reprime las interferencias de otros puntos. Luego, filtramos los conjuntos de características de malla tridimensional existentes, reducimos el exceso de datos relacionados con características adicionales y agregamos un nuevo conjunto de características de vecindario local al conjunto de características filtrado, formando así el conjunto de características de análisis de la ocultación de la nube de puntos tridimensionales POINT72. Finalmente, utilizando el conjunto de características POINT72, extraemos las características de ocultación de la nube de puntos tridimensionales reforzada y realizamos un experimento de análisis de la ocultación. El análisis del experimento indica que el algoritmo puede analizar con precisión la nube de puntos tridimensionales en el espacio y determinar si contiene información oculta. En ausencia de información sobre bordes y caras, la precisión del análisis de ocultación de la nube de puntos tridimensionales se acerca a los algoritmos actuales de análisis de ocultación de mallas tridimensionales.

análisis de la ocultación; nube de puntos tridimensionales; refuerzo de características; filtrado del conjunto de características