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题名基于区域增长方法的点云分割
被引量:5
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作者
介维
张京军
高瑞贞
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机构
河北工程大学信息与电气工程学院
河北工程大学机械与装备工程学院
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出处
《山东农业大学学报(自然科学版)》
北大核心
2020年第5期899-903,共5页
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基金
河北省自然科学基金(F2017402182)
河北省高校科技攻关项目(ZD2018207)。
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文摘
点云分割作为现在机器视觉中的热点问题是点云分类、识别以及三维重建的基础,分割结果对后续的场景分析有着重要作用。本文通过对点云分割展开研究,对三维点云数据进行体素化处理得到体素云,然后在体素空间内进行网格化处理来筛选种子体素,再利用聚类算法形成超体素,完成过分割的处理过程。根据区域增长算法原理,对过分割得到的超体素数据进行平面拟合,实现点云数据的分割。实验结果表明本文的分割算法可以提高处理效率,使计算量大大减少,并且使最后的分割结果更加精确。
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关键词
点云分割
机器视觉
三维重建
场景分析
区域增长
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Keywords
Point cloud segmentation
machine vision
3D modeling
scene analysis
regional growing
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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