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J-GLOBAL ID：201602219589728512   整理番号：16A0032987

質量距離特徴のセンターによる境界検出に基づく点雲データの位置合せ【Powered by NICT】

Point Cloud Data Registration Based on Boundary Detection by the Center of Mass Distance Feature

著者 (4件)： Wang Yong (Coll. of Computer Sci. and Engineering,Chongqing Univ. of Technol., Chongqing) ,  Tang Jing (Coll. of Computer Sci. and Engineering,Chongqing Univ. of Technol., Chongqing) ,  Rao Qinfei (Coll. of Computer Sci. and Engineering,Chongqing Univ. of Technol., Chongqing) ,  Yuan Chaoyan (Coll. of Computer Sci. and Engineering,Chongqing Univ. of Technol., Chongqing)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 36  号： 9  ページ： 2096-2101  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 点雲データ登録の過程で,既存の反復型最近接点(ICP)アルゴリズム対応点探索の速度は遅く,点雲データ登録の効率は低かった。質量距離特徴の点雲中心と結合した境界検出に基づく新しい点雲データレジストレーションアルゴリズムを提案した。最初に,主成分分析(PCA)法を用いて,粗レジストレーションを完成させ,良好な点雲を得た。質量距離の点雲中心の境界検出を用いた点雲端部を抽出するために示した。これに基づいて,このアルゴリズムはK-Dツリーを用いて,二点雲境界の間の近位点を探索し,単位4元数法による変換行列を得た。,急速に正確なレジストレーションを点群データを実現した。古典的ICPアルゴリズムと既存の改良されたICPアルゴリズムと比較して,実験結果は,点雲の境界から特徴点を簡単かつ迅速に抽出されることを示し,大きく前処理ポイントクラウドを単純化し,2.24%速度を単純化,改良ICP法は効率を増加させる25.8%。精度に基づくこのアルゴリズムは,検出効率,大量点群データ登録のにより適しているを増加させた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  高速度 ,  前処理 ,  主成分分析 ,  *簡素化 ,  四元数 ,  レジストレーション【画像】 ,  検出効率
準シソーラス用語： 特徴点 ,  ICPアルゴリズム ,  点群データ ,  変換行列 ,  *点雲 ,  *境界検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 質量 ,  センター ,  境界検出 ,  点雲 ,  位置合せ