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基于曲率的植物三维点云精简算法的优化

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
The optimization of 3D point cloud simplified algorithm for plants based on curvature
作者:
黄天天;刘波
作者机构:
湖南农业大学信息科学技术学院, 湖南, 长沙, 410128
湖南省农村农业信息化工程技术研究中心, 湖南省农村农业信息化工程技术研究中心, 湖南, 长沙, 410128
[黄天天] 湖南农业大学信息科学技术学院, 湖南, 长沙, 410128
[刘波] 湖南农业大学信息科学技术学院, 湖南, 长沙, 410128 湖南省农村农业信息化工程技术研究中心, 湖南省农村农业信息化工程技术研究中心, 湖南, 长沙, 410128
语种:
中文
关键词:
植物;三维点云精简算法;局部曲率;保留概率;K邻域
关键词(英文):
plants;simplification of 3D point cloud;local curvature;retention probability;K–nearest neighbors
期刊:
湖南农业大学学报(自然科学版)
ISSN:
1007-1032
年:
2018
卷:
44
期:
5
页码:
570-574
基金类别:
2017029:湖南省制造强省专项 2015NK2145:湖南省科技厅重点项目 2016NK2118:湖南省科技厅重点项目 2016ZK15:湖南农业大学团委科技创新立项 2017ZK25:湖南农业大学团委科技创新立项
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
信息科学技术学院
摘要:
针对植物三维点云精简时特征信息提取不准确的情况,提出局部曲率误差和法向量夹角相结合的区域复杂度判断方法,对曲率精简算法进行改进。将每个数据点K邻域内曲率标准差和法向量夹角与阈值进行比较,确定局部区域的复杂情况,采用不同精简率判定邻域点是否保留,统计其保留概率,最后通过整体精简率和保留概率确定数据点的取舍。通过与传统精简算法进行对比分析,在相近精简率下,提出的局部曲率误差–法向量夹角法精简后的植物叶片、叶脉特征更明显,封装建模后的偏差减小了25%以上。
摘要(英文):
In view of the inaccurate extraction of feature information for plant 3D point cloud simplification, a judging method of the region complexity was proposed to optimize the curvature simplified algorithm by combining the error of the local curvature and the normal vector angle. Comparing the standard deviation of curvature and the normal vector angle with the threshold of K neighborhood in each data point, the complexity of the local area is determined. Then, different reduction rates are used to determine whether the neighborhood points are retained or not, and their retention probabilities ar...

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