位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
多阈值提取平面点云边界点的方法
  • ISSN号:1001-9081
  • 期刊名称:《计算机应用》
  • 时间:0
  • 分类:P232[天文地球—摄影测量与遥感;天文地球—测绘科学与技术] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]道路灾变防治及交通安全教育部工程研究中心(长沙理工大学),长沙410004, [2]长沙理工大学交通运输工程学院,长沙410004, [3]内蒙古申科国土集团公司,呼和浩特010020
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(41471421); 道路灾变防治及交通安全教育部工程研究中心开发基金资助项目(kfj110307)
中文摘要:

针对基于切片技术的点云数据重建算法需要提取切片内点云边界点,及现有算法效率低、提取效果不好等问题,提出一种多阈值提取平面点云边界点的算法。通过选取判断点的k个近邻点,计算相邻两点与判断点连线间夹角,由于边界点必存在最大夹角,通过判断最大夹角是否超过设定阈值,从而快速提取边界点。通过对阈值设值分析,不同点云数据的边界提取实验及几种方法间比较,该方法不受点云形状影响,均能较好提取边界点,且优于其他3种算法。结果表明该方法在保证原始点云特征信息的前提下,可较好提取边界点,提高后续点云重建速度与效率。

英文摘要:

The method of point cloud reconstruction based on slicing technology needs to extract boundary points from slicing planar points. In order to solve the problem of extracting boundary points and overcome the drawback of low efficiency and bad result of current algorithms, a boundary points extraction method of planar point cloud based on multi-threshold was proposed. In the algorithm, k adjacent points were selected from the judged points, then the angle between the nearest points were calculated and the maximum angle was limited because there existed the biggest angle, thus the boundary points could be rapidly extracted. By analyzing the value of multi-threshold, testing the method to extract boundary points of different point cloud and comparing the proposed method with other three methods, the method accurately and better extracted boundary points regardless of the shapes. The experimental results show that the proposed method can well extract the boundary points on the condition of guaranteeing the original characteristic information and improves the speed and efficiency of point cloud reconstruction.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机应用》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术协会
  • 主办单位:四川省计算机学会中国科学院成都分院
  • 主编:张景中
  • 地址:成都市人民南路四段九号科分院计算所
  • 邮编:610041
  • 邮箱:xzh@joca.cn
  • 电话:028-85224283
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9081
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1307/TP
  • 邮发代号:62-110
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊一等奖,国家期刊奖提名奖,中国期刊方阵双奖期刊,中文核心期刊,中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:53679