文献

J-GLOBAL ID：201702217128221314   整理番号：17A0380456

形状結合と強度文脈による点雲登録【Powered by NICT】

Point cloud registration by combining shape and intensity contexts

著者 (4件)： Wang Fang (Beijing North-Star Co. Ltd., China Power Engineering Consulting Group Cooperation, Beijing, China) ,  Ye Yuanxin (Faculty of Geosciences and Environmental Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, 610031, China) ,  Hu Xiangyun (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, 129 Luoyu Rd., Wuhan, 430079, China) ,  Shan Jie (Lyles School of Civil Engineering, Purdue University, West Lafayette, IN 47907, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： PRRS  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： シーンは数回測定した場合,点雲の同時登録が重要である。新しい特徴ベース解法の特徴は,局所形状コンテキストと局所強度(または画像)文脈を組み合わせることにより記述されているを示した。このような形状と強度結合文脈記述子のEuclid距離は候補対応,ランダムサンプルコンセンサス法を用いた最終(co-)登録への入力として用いられるを同定した。提案されたアプローチは,点雲ピラミッドと局所形状コンテキストの概念に埋め込まれている。ピラミッドの使用は,ノイズに対するロバスト性が可能になったが,新しい特徴記述子は,局所形状と反射率の両方を考慮した。三点雲を用いた試験:1空中,地上,一つの画像は1.4 1.7時間点間隔,は多くの応用に十分な精度で自動化されたロバストなレジストレーションを実証し,さらに精密化のための収束に導く可能性がある。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  精密化 ,  角錐 ,  反射率 ,  画像 ,  雑音 ,  自動化 ,  *統制索引語
準シソーラス用語： 特徴記述子 ,  Euclid距離 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 文脈 ,  点雲