【摘 要】
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为提高植物三维重建的精度,更好地实现植物数字化研究,提出了基于TOF(timeofflight)深度传感的植物三维点云数据获取与去噪方法。首先通过TOF深度传感来获取植物点云数据,采
【机 构】
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南京农业大学工学院,农业部南京农业机械化研究所,南京理工大学紫金学院
【基金项目】
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中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(S201715)
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为提高植物三维重建的精度,更好地实现植物数字化研究,提出了基于TOF(timeofflight)深度传感的植物三维点云数据获取与去噪方法。首先通过TOF深度传感来获取植物点云数据,采用直通滤波器对点云数据进行预处理,减少背景噪声;其次采用改进密度分析的离群点去噪算法,该算法通过结合邻近点平均距离和邻域点数数量2个特征参数,对点云数据中的离群点噪声进行检测和去除;最后采用双边滤波算法对点云内部的小尺寸噪声进行检测和去除。以番茄植株进行相关试验,试验结果表明:与传统双边滤波算法比较,该文算法最大误差降低了11
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