典型文献
一种融合区域生长和RANSAC的稠密点云平面分割方法
文献摘要：
为提高三维信息的准确度,提出一种在稠密的点云数据中采用融合区域生长和随机抽样一致性(RANSAC)的平面分割方法.利用统计滤波、体素滤波对稠密点云去噪和精简,通过邻域统计特性剔除孤立点.采用点域区域生长分割出平面点,并采用面域区域生长合并平面附近点.采用曲率值检测出异常弯曲的平面.在异常弯曲的平面中采用RANSAC评估平面点的模型误差并剔除粗差点.实验选取公寓、阁楼、办公室等4个典型室内场景数据进行测试.实验表明,该方法可有效从稠密点云中分割出平面结构,分割结果准确度均值可达到95％以上.相比于传统RANSAC方法,可以更好地保证平面结构的连通性.相比于传统区域生长方法分割结果,准确度提升约2％,完整度平均提高约17％,对于后续三维重建和机器人的导航有着借鉴作用.
文献关键词：
稠密点云;平面分割;区域生长;RANSAC分割;点云曲率
中图分类号：
作者姓名：
张建伟;权庆乐
作者机构：
河南牧业经济学院信息工程学院,河南郑州450004
文献出处：
引用格式：
[1]张建伟;权庆乐-.一种融合区域生长和RANSAC的稠密点云平面分割方法)[J].西安科技大学学报,2022(02):341-348
A类：
B类：
区域生长,RANSAC,稠密点云,平面分割,分割方法,高三,三维信息,点云数据,随机抽样一致性,统计滤波,体素滤波,点云去噪,精简,邻域,统计特性,割出,面点,面域,模型误差,粗差,差点,公寓,阁楼,室内场景,云中,平面结构,连通性,完整度,三维重建,点云曲率
AB值：
0.369512
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