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摘要:
从激光点云中提取建筑物平面区域是当前建筑物三维建模的关键技术.通过分析激光点云数据中建筑物的特征,引入k-d tree数据结构及随机霍夫变换(RHT)算法,提出了融合几何与颜色相似信息的区域生长分割算法.为了避免分割过程中的过度分割和分割不足,算法需要人工设置几个参数.通过在一组建筑物中提取实验数据,验证了该算法的有效性.
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面向对象
建筑物震害提取
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 建筑物的着色点云平面区域分割研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 点云分割 k-d树 随机霍夫变换(RHT) 区域生长
年,卷(期) 2012,(5) 所属期刊栏目 图形、图像、模式识别
研究方向 页码范围 194-197,206
页数 分类号 TP391
字数 6464字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.05.056
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 欧新良 长沙学院计算机科学与技术系 15 96 6.0 9.0
2 匡小兰 4 44 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (15)
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
点云分割
k-d树
随机霍夫变换(RHT)
区域生长
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
湖南省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:一般面上项目
学科类型:
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