科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2014年
29期
50-53
,共4页
立体视觉%海量点云%聚类%包围盒%密度聚类算法
立體視覺%海量點雲%聚類%包圍盒%密度聚類算法
입체시각%해량점운%취류%포위합%밀도취류산법
stereoscopic vision%mass point cloud%cluster%bounding box%DBSCAN
在重构曲面之前,需要对点云数据进行聚类处理,以保证后续3D重建工作准确、高效地进行.基于采用传统的聚类方法处理立体视觉形成的海量数据所存在的计算与存储瓶颈问题,提出一种新型的聚类算法,即基于包围盒的密度聚类算法.它首先利用包围盒算法对给定的海量点云进行过分聚类,然后对每个过分簇求中心,用中心点代替过分簇,最后在过分簇的级别上进行基于密度的聚类来完成对整体的聚类.结果显示该方法能够有效地实现海量点云的聚类,突破计算瓶颈.它实现了原始点云的大量删减,简化率高达96.75％,并最终在过分簇的级别上将原始点云分为5类.
在重構麯麵之前,需要對點雲數據進行聚類處理,以保證後續3D重建工作準確、高效地進行.基于採用傳統的聚類方法處理立體視覺形成的海量數據所存在的計算與存儲瓶頸問題,提齣一種新型的聚類算法,即基于包圍盒的密度聚類算法.它首先利用包圍盒算法對給定的海量點雲進行過分聚類,然後對每箇過分簇求中心,用中心點代替過分簇,最後在過分簇的級彆上進行基于密度的聚類來完成對整體的聚類.結果顯示該方法能夠有效地實現海量點雲的聚類,突破計算瓶頸.它實現瞭原始點雲的大量刪減,簡化率高達96.75％,併最終在過分簇的級彆上將原始點雲分為5類.
재중구곡면지전,수요대점운수거진행취류처리,이보증후속3D중건공작준학、고효지진행.기우채용전통적취류방법처리입체시각형성적해량수거소존재적계산여존저병경문제,제출일충신형적취류산법,즉기우포위합적밀도취류산법.타수선이용포위합산법대급정적해량점운진행과분취류,연후대매개과분족구중심,용중심점대체과분족,최후재과분족적급별상진행기우밀도적취류래완성대정체적취류.결과현시해방법능구유효지실현해량점운적취류,돌파계산병경.타실현료원시점운적대량산감,간화솔고체96.75％,병최종재과분족적급별상장원시점운분위5류.
