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题名面向以多视角立体匹配获取的植株三维点云的去噪方法
被引量:7
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作者
宋时德
李淼
张健
陈雷
袁媛
吴娜
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机构
中国科学院合肥智能机械研究所
中国科学院大学微电子学院
江苏物联网研究发展中心
中国科学技术大学
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第A02期141-145,共5页
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基金
国家863计划项目(2013AA10230403)
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文摘
针对植株三维点云噪声数据影响三维重建精度问题,通过对噪声数据进行分析,提出一种基于密度聚类与快速双边滤波相结合的方法。首先用密度聚类算法对大尺度的离群噪声点进行处理,然后利用快速双边滤波对小尺度噪声进行平滑。对以多视角立体匹配获取的水稻和黄瓜的三维点云数据进行去噪处理,实验结果表明,该方法所用的去噪时间为传统双边滤波的48.1%和45.7%,并且达到很好的去噪效果,可以快速、准确地去除不同尺度的噪声点,保留植株边缘的完整性,获得良好的三维点云数据。
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关键词
多视角立体匹配
植株三维点云
去噪
密度聚类
快速双边滤波
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Keywords
multi-angle stereo matching
plant point cloud
denoising
density clustering
fast bilateral filtering
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分类号
TP311.52
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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