本文選題：成像系統(tǒng)　切入點(diǎn)：三維成像　出處：《光學(xué)學(xué)報(bào)》2017年10期

【摘要】：將激光點(diǎn)云視為分布于三維歐氏空間的線性與非線性混合流形,提出一種基于混合流形譜聚類(lèi)的自適應(yīng)點(diǎn)云分割方法。由混合概率主成分分析法構(gòu)造的M個(gè)主成分分析器組成混合概率模型,得到描述點(diǎn)云的鄰接矩陣;將點(diǎn)云分割的幾何特征在譜空間進(jìn)行降維嵌入,利用N-cut方法得到描述點(diǎn)云分割特征的多維向量;結(jié)合類(lèi)間類(lèi)內(nèi)劃分算法自適應(yīng)分割點(diǎn)云。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對(duì)于三種受測(cè)點(diǎn)云,所提出的算法能在較寬預(yù)設(shè)參數(shù)范圍內(nèi)以80%以上概率得到收斂于幾何特征的分割結(jié)果,參數(shù)穩(wěn)定性較好。在對(duì)點(diǎn)云添加均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為0.01的高斯噪聲與0.25倍數(shù)量的離群點(diǎn)復(fù)合噪聲的情況下,算法表現(xiàn)出良好的抗噪性;將該算法應(yīng)用于切片式激光三維成像的衛(wèi)星模型點(diǎn)云中也取得了理想分割結(jié)果。
[Abstract]:The laser point cloud is regarded as a linear and nonlinear hybrid manifold distributed in three dimensional Euclidean space. An adaptive point cloud segmentation method based on hybrid manifold spectral clustering is proposed. The mixed probability model is composed of M principal component analyzers constructed by mixed probabilistic principal component analysis and the adjacent matrix describing the point cloud is obtained. The geometric feature of point cloud segmentation is embedded in spectral space, and the multi-dimensional vector describing the feature of point cloud segmentation is obtained by using N-cut method, and the point cloud is segmented adaptively by using intra-class partition algorithm. The experimental results show that, for the three measured point clouds, The proposed algorithm can obtain the segmentation results converging to geometric features by more than 80% probability in a wide range of preset parameters. The parameter stability is good. When Gao Si noise with mean value 0, standard deviation 0.01 and outliers compound noise of 0.25 times are added to the point cloud, the algorithm shows good anti-noise performance. The algorithm is applied to the satellite model point cloud in slice laser 3D imaging and the ideal segmentation result is obtained.
【作者單位】： 中國(guó)人民解放軍裝備學(xué)院研究生管理大隊(duì);中國(guó)人民解放軍裝備學(xué)院光電裝備系;
【分類(lèi)號(hào)】：TN249;TP391.41

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本文編號(hào)：1665612