作者:孙晓兰,赵慧洁 单位:中国科学院遥感应用研究所;中国图象图形学学会;北京应用物理与计算数学研究所 出版:《中国图象图形学报》2007年第06期 页数:7页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFZGTB2007060230 DOC编号:DOCZGTB2007060239 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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  • 深度图像的高级特征提取是3维视觉一个重要研究领域。为了提高对大量离散3维数据的处理速度,简化算子结构,本文提出一种新的方法,将单目或多目结构光传感器采集的离散3维数据点云转换成深度图像形式,使z方向代表深度,并实现x、y方向数据的规则网格采样。接着提出一种深度图像分割算法,先对整幅图像进行边缘提取,得到阶跃和褶皱两种边缘,采用主成分分析法(PCA)通过计算欧氏距离得到面的法线方向和方向间的夹角。经过两类传感器采集到的大量图像实验证明,该算法明显优于单纯的边缘或者区域算法,具有良好的抗噪声性能,满足并行在线测量的要求,并且不受物体形状的约束,可以应用于3D模型重建、机器人自主导航、逆向工程、文物数字化等多个3维视觉领域。

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