基于平面提取的点云数据分割算法

李宝顺; 岑红燕; 包亚萍; 李义丰

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基于平面提取的点云数据分割算法

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针对点云数据处理过程中边缘不易定位准确的问题,提出一种抗噪性强的点云数据分割新算法.该算法以点云的区域分布特性为基础,通过对数据进行主成分分析(PCA),构建点云平面基元检测的新模型.定义多个平面相似度准则并结合多个阈值判断,进行平面的区域增长,实现点云数据的准确分割.实验结果表明,该方法能快速稳定地识别场景物体各个平面,得到较为准确的分割结果,且具有较强的抗噪性能.

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来源
《计算机应用与软件》 |2014年第7期|145-148176|共5页
作者
李宝顺; 岑红燕; 包亚萍; 李义丰;
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作者单位

南京工业大学电子与信息工程学院江苏南京211816;

南京工业大学电子与信息工程学院江苏南京211816;

南京工业大学电子与信息工程学院江苏南京211816;

南京工业大学电子与信息工程学院江苏南京211816;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
点云数据; 主成分分析; 平面基元; 区域增长;

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