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J-GLOBAL ID：201702236615425232   整理番号：17A1345638

大規模点群のためのファセットセグメンテーションに基づく線分抽出【Powered by NICT】

Facet Segmentation-Based Line Segment Extraction for Large-Scale Point Clouds

著者 (5件)： Lin Yangbin (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities, School of Information Science and Engineering, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Wang Cheng (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities, School of Information Science and Engineering, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Chen Bili (School of Software, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Zai Dawei (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities, School of Information Science and Engineering, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Li Jonathan (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities, School of Information Science and Engineering, Xiamen University, Xiamen, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 9  ページ： 4839-4854  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 人工的環境における最も一般的な特徴の一つとして,直線は多くの応用において重要な役割を果たしている。本論文では,大規模点雲から線分を抽出するための新しいフレームワークを提案した。提案した方法は,結果を得るために高速,実装と理解のための容易であり,種々の点雲データに適している。鍵となるアイデアは,効率的にファセットの収集への入力点雲のセグメンテーションを行うことにある。これらのファセットは,局所平面領域での線形特徴を決定するための十分な情報を提供し,線分抽出は比較的便利になってきている。さらに,偽陽性線分検出をフィルタリングする「偽警報の数」概念を導入した三次元点雲に。は種々のタイプの異なる方法から得られた点群の上で提案アプローチのテストを行った。は,いくつかの他の方法と提案した方法を比較し,定量的及び視覚的比較結果を提供した。実験結果により,このアルゴリズムが効率的で有効であり,比較の方法よりもより正確で完全な線分を生成することを示した。提案した方法により抽出されたラインセグメントの精度を検証するために,著者らはまた,線に基づくレジストレーションフレームワーク,点雲登録にこれらの線分を用いたを示した。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： 高速度 ,  三次元 ,  *ファセット ,  *点群 ,  視覚 ,  *セグメンテーション ,  フィルタリング ,  アルゴリズム ,  線形性 ,  警報
準シソーラス用語： 線分検出 ,  誤検出 ,  *線分 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (2件)： 大規模 ,  線分