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基于深度图像与分水岭的平面点云分割方法

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根据目前点云数据分割的研究现状以及分水岭算法在图像处理中的应用,提出一种基于深度图像和分水岭算法的建筑物平面点云分割方法.该方法首先将平面点云数据生成深度图像并给像素赋予灰度值,再使用双边滤波算法进行滤波去噪,然后使用分水岭算法进行图像分割,得到分割结果后索引回原始点云数据,得到点云分割结果.为验证方法的可靠性与准确性,利用区域增长法、RANSAC算法以及欧式聚类法进行对比实验.通过对实验结果的对比分析,能有效地将不同点云面片分割出来,并且具有良好的准确度和完整度,分割结果质量较高,为点云的分割提供了新的思路与方法.
Plane Point Cloud Segmentation Method Based on Depth Image and Watershed

刘瑞、吕开云、袁志聪、王凯

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东华理工大学测绘工程学院,330013,南昌

珠海市测绘院,519000,广东,珠海

深度图像 双边滤波 分水岭算法 图像分割 点云分割

国家自然科学基金国家自然科学基金国家重点研发计划国家重点研发计划江西省自然科学基金

42061077420640012016YFB05014052016YFB0502601-042017BAB203032

2021

10.13990/j.issn1001-3679.2021.01.031

江西科学
江西省科学院

江西科学

影响因子：0.286
ISSN：1001-3679
年,卷(期)：2021.39(1)
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