【摘 要】
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提出了一种高效的基于八叉树体素自适应生成与体素分层次生长的平面提取方法,其主要思路为采用体素信息统计的方式进行相关阈值参数的自动选定,以及基于体素的生长替代基于点
【机 构】
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信息工程大学导航与空天目标工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.41274014,No.41501491)
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提出了一种高效的基于八叉树体素自适应生成与体素分层次生长的平面提取方法,其主要思路为采用体素信息统计的方式进行相关阈值参数的自动选定,以及基于体素的生长替代基于点的生长进行平面提取。首先,对点云进行八叉树初始剖分并计算其几何属性信息（包括法矢、特征值以及维度特征描述符等）;然后,通过统计得到细分终止条件,并对初始八叉树进行进一步自适应剖分,得到一系列非均匀八叉树体素;最后,在体素层面进行区域生长阈值的统计与体素的分层次生长,进行点云平面的精细提取。利用4种不同类型的点云数据对本文算法进行了测试。实验结果显
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