Real-time detection of planar regions in unorganized point clouds
Detecção automática de regiões planares em nuvens de pontos é um importante passo para muitas aplicações gráficas, de processamento de imagens e de visão computacional. Enquanto a disponibilidade de digitalizadores a laser e a fotografia digital tem nos permitido capturar nuvens de pontos cada vez m...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2014 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:www.lume.ufrgs.br:10183/97001 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10183/97001 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Computação gráfica Processamento de imagens Plane detection Hough transform Unorganized point clouds |
| Resumo: | Detecção automática de regiões planares em nuvens de pontos é um importante passo para muitas aplicações gráficas, de processamento de imagens e de visão computacional. Enquanto a disponibilidade de digitalizadores a laser e a fotografia digital tem nos permitido capturar nuvens de pontos cada vez maiores, técnicas anteriores para detecção de planos são computacionalmente caras, sendo incapazes de alcançar desempenho em tempo real para conjunto de dados contendo dezenas de milhares de pontos, mesmo quando a detecção é feita de um modo não determinístico. Apresentamos uma abordagem determinística para detecção de planos em nuvens de pontos não estruturadas que apresenta complexidade computacional O(n log n) no número de amostras de entrada. Ela é baseada em um método eficiente de votação para a transformada de Hough. Nossa estratégia agrupa conjuntos de pontos aproximadamente coplanares e deposita votos para estes conjuntos em um acumulador esférico, utilizando núcleos Gaussianos trivariados. Uma comparação com as técnicas concorrentes mostra que nossa abordagem é consideravelmente mais rápida e escala significativamente melhor que as técnicas anteriores, sendo a primeira solução prática para detecção determinística de planos em nuvens de pontos grandes e não estruturadas. |
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