基于平面提取的点云数据分割算法

• 作者: 包亚萍 岑红燕 李义丰 李宝顺
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 点云数据 主成分分析 平面基元 区域增长
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术应用
• 页码范围: 145-148,176
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4911字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.07.037

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	包亚萍	南京工业大学电子与信息工程学院	48	281	9.0	15.0
2	李义丰	南京工业大学电子与信息工程学院	22	127	6.0	11.0
3	李宝顺	南京工业大学电子与信息工程学院	8	71	4.0	8.0
4	岑红燕	南京工业大学电子与信息工程学院	2	28	2.0	2.0