计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
5期
1411-1415,1419
,共6页
平面检测%点云分割%随机抽样一致性算法%平面拟合%体密度
平麵檢測%點雲分割%隨機抽樣一緻性算法%平麵擬閤%體密度
평면검측%점운분할%수궤추양일치성산법%평면의합%체밀도
针对以往点云多平面检测算法运算时间长、检测结果的准确性易受噪声影响这一问题,提出了一种基于点云几何统计特征的多平面检测算法.该方法首先根据体密度变化率对点云进行粗分割,然后利用多元随机抽样一致性算法(Multi-RANSAC)进行多平面拟合,最后提出了一种新的合并约束条件对拟合的初始平面进行优化合并.实验结果证明,该算法易于实现,能有效减少累积噪声对检测结果的影响,提高平面检测的正确率,极大地减少了计算时间开销.
針對以往點雲多平麵檢測算法運算時間長、檢測結果的準確性易受譟聲影響這一問題,提齣瞭一種基于點雲幾何統計特徵的多平麵檢測算法.該方法首先根據體密度變化率對點雲進行粗分割,然後利用多元隨機抽樣一緻性算法(Multi-RANSAC)進行多平麵擬閤,最後提齣瞭一種新的閤併約束條件對擬閤的初始平麵進行優化閤併.實驗結果證明,該算法易于實現,能有效減少纍積譟聲對檢測結果的影響,提高平麵檢測的正確率,極大地減少瞭計算時間開銷.
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