提出了一种基于高斯映射的K均值方法，先对目标点进行k近邻搜索，再对由目标点及其近邻点组成的三角形集合的单位法向量进行高斯映射。选用轮廓系数作为聚类有效性指标，确定出最佳聚类数，根据不同曲面聚类分布的规律，得到三维激光点云模型的特征线。对比实验结果表明，所提方法评价指标简单易用且噪声少，可以完整高效地提取出规则点云以及不规则点云的特征线。

在MATLAB中的特征线提取程序；对图像进行中值滤波；利用canny算子，进行边缘提取

提出了一种特征线提取方法，该方法包含边界线和折边的提取，边界线的提取主要根据邻近投影点相邻向量夹角来实现，折边的提取主要利用邻近点向量聚类情况来实现。通过采集不同类型目标物点云数据，验证了所提方法的有效性。

提出一种非结构化点云特征线提取方法, 其过程主要分为区域分割和特征检测两个阶段。在区域分割阶段, 引入社会粒子群优化模糊C-均值聚类算法对点云数据进行区域聚类, 得到边界清晰的各个分区, 便于后续边界特征的提取; 在特征检测阶段, 对各个分区进行局部径向基函数曲面重构, 以获取各个分区内采样点的曲率信息。提出基于平均曲率计算的局部特征权值, 并通过局部特征权值和曲率极值法对特征点进行双重检测。并通过建立特征点的最小生成树构建特征曲线。对不同点云模型进行特征线提取实验, 结果表明, 本文方法既能够提取点云模型中的显著特征和尖锐特征, 也能够很好地提取特征强度变化的曲线特征。