10.3969/j.issn.1000-1158.2021.06.03
基于多视角区域生长的复杂点云模型分割
为提高三维点云模型在特征模糊区域的分割精度,提出了一种借助多视角区域生长的分割方法.基于网格法向量方向相异性原则,初次将模型划分为不同类别的子区域,在相应区域建立点云与多视角距离图像的一一映射关系.利用Canny算子对灰度的敏锐性获取独立连通域并计算其重心坐标,根据对应关系在三维点云中提取对应点作为种子点,然后引入网格法向量的偏移角度分离邻接面,同时对剩余彼此独立的分割面按照迭代搜索最近点的原则进行提取,并利用KNN算法去除离群点实现分割优化.在选取的模型数据集上进行实验,结果表明该方法能够实现复杂点云模型的合理划分,分割精度不低于80%.
计量学、三维点云模型、区域生长、多视角距离图像、分割技术
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TB96(计量学)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;河北省自然科学基金;河北省自然科学基金
2021-07-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
704-709