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概率引导的随机采样一致性算法 被引量：13
1
作者 刘坤 葛俊锋 +1 位作者 罗予频 杨士元 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期657-662,共6页
为了提高随机采样一致性算法的计算效率,提出一种概率引导的随机采样一致性算法.根据采样模型在原始数据上的检验结果调整每个样本点的采样概率,使得正确样本和正确模型被采样的概率得到提高.在首次获得正确模型之后,样本采样与模型更... 为了提高随机采样一致性算法的计算效率,提出一种概率引导的随机采样一致性算法.根据采样模型在原始数据上的检验结果调整每个样本点的采样概率,使得正确样本和正确模型被采样的概率得到提高.在首次获得正确模型之后,样本采样与模型更新构成了一个正反馈环节,经过若干次迭代后,正确样本被采样的概率远超过错误样本被采样的概率.理论分析和实验数据表明,该算法收敛需要的迭代次数较少,有效地提高了随机采样一致性算法的效率. 展开更多
关键词 随机采样一致性 鲁棒性 模型估计 概率 基础矩阵
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基于随机采样一致性算法的平面匹配方法 被引量：12
2
作者 周波 杨剑 王东平 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第4期1053-1056,共4页
针对传统的平面图像标定点匹配算法计算量大、准确性不高等问题,提出一种基于随机采样一致性(RANSAC)算法的快速高精度的平面图像标定点匹配方法。该方法首先基于双圆锥曲线模型,借助于椭圆边缘点附近的梯度信息求取椭圆的切线,由切线... 针对传统的平面图像标定点匹配算法计算量大、准确性不高等问题,提出一种基于随机采样一致性(RANSAC)算法的快速高精度的平面图像标定点匹配方法。该方法首先基于双圆锥曲线模型,借助于椭圆边缘点附近的梯度信息求取椭圆的切线,由切线集合拟合出椭圆参数,并利用这些参数计算出椭圆圆心,即图像上的标志点;然后用RANSAC随机采样算法对标定板上的点和图像上的点进行匹配。实验验证该方法实现起来简单并且有较高的准确率。 展开更多
关键词 平面测量 标定点 随机采样一致性算法 匹配
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基于随机采样一致改进算法的单目视觉里程计研究 被引量：1
3
作者 陈金辉 陈辰 +1 位作者 董飚 段京易 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第26期98-102,共5页
运用SIFT算法对单目所采集的室外视频图像的相邻两帧进行了特征点的检测与匹配。采用改进的RANSAC算法对所匹配点进行了误匹配点剔除。根据相邻两帧图像特征点的跟踪以及里程计读数作为辅助信息,求解特征点的三维坐标;进而根据视觉里程... 运用SIFT算法对单目所采集的室外视频图像的相邻两帧进行了特征点的检测与匹配。采用改进的RANSAC算法对所匹配点进行了误匹配点剔除。根据相邻两帧图像特征点的跟踪以及里程计读数作为辅助信息,求解特征点的三维坐标;进而根据视觉里程计模型,达到机器人的定位。实验结果表明,该方法相比传统的里程计定位精度高,比之双目激光等定位方法,又有成本廉价的优点。 展开更多
关键词 尺度不变特征变换(SIFT) 单目视觉 里程计 随机采样一致(ransac)
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基于随机采样一致性的规则棒料位姿识别 被引量：4
4
作者 吴庆华 朱思斯 +2 位作者 周阳 万偲 何涛 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第9期137-140,共4页
获得规则堆放棒料的位姿信息是引导机械手抓取的关键,对获取的规则堆放棒料的三维点云进行滤波处理得到顶层的棒料点云,采用随机采样一致性算法(RANSAC)对滤波后的顶层棒料进行分割,最终得到每根棒料的半径、位置和姿态等信息。仿真实... 获得规则堆放棒料的位姿信息是引导机械手抓取的关键,对获取的规则堆放棒料的三维点云进行滤波处理得到顶层的棒料点云,采用随机采样一致性算法(RANSAC)对滤波后的顶层棒料进行分割,最终得到每根棒料的半径、位置和姿态等信息。仿真实验表明:本方法识别结果的正确性;通过对直径为35. 00 mm,长度为80. 00 mm的规则堆放棒料进行扫描,在选择不同的参数的情况下,对同一根棒料点云进行多次分割,实验结果表明:当迭代次数k=20,距离阈值t=0. 7时,分割结果稳定,耗时160 ms左右;棒料半径的最大误差为0. 47 mm,本方法具有一定的鲁棒性和可行性。该方法能准确识别规则堆放棒料的位置和姿态,能广泛应用于棒类零件的位姿识别与机械手引导抓取。 展开更多
关键词 点云分割 随机采样一致性 柱面拟合 棒料位姿识别
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基于一致性随机采样的图像特征匹配鲁棒确认 被引量：8
5
作者 刘毅 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2010年第3期381-385,共5页
误匹配点的存在影响了计算图像间变换关系的准确性,从而导致较差的图像匹配效果。通过随机采样一致性算法,提出了一种剔除错误匹配,精确确认图像匹配特征,从而计算图像间几何变换矩阵的鲁棒方法。该方法首先基于特征向量相似性准则,得... 误匹配点的存在影响了计算图像间变换关系的准确性,从而导致较差的图像匹配效果。通过随机采样一致性算法,提出了一种剔除错误匹配,精确确认图像匹配特征,从而计算图像间几何变换矩阵的鲁棒方法。该方法首先基于特征向量相似性准则,得到初始匹配点对,再利用特征点周围的灰度信息进行权值计算,在用随机采样一致性算法拟合几何变换矩阵的迭代过程中,得到使目标函数最小的匹配关系以筛选由噪声等引起的误匹配点对,从而精确计算图像间的几何变换关系矩阵,实现图像的精确配准。实验结果表明,该算法具有良好的噪声鲁棒性,得到了理想的图像配准效果。 展开更多
关键词 特征匹配 随机采样一致性算法 鲁棒性 图像配准
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基于DBSCAN的改进RANSAC点云平面拟合算法
6
作者 叶锦华 林旭敏 吴海彬 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期76-87,共12页
针对随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对含有噪声的点云数据进行平面拟合时效果不佳和容易产生误识别的问题,对算法进行改进.通过基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications wit... 针对随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对含有噪声的点云数据进行平面拟合时效果不佳和容易产生误识别的问题,对算法进行改进.通过基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法改变RANSAC算法初始点集合的选择策略,并使用主成分分析法(principal component analysis,PCA)计算点云各点法向量,以点到平面距离以及点的法向量与平面法向量夹角两个约束条件同时作为RANSAC算法平面拟合模型内点判定的准则.采用无噪声与分别含有300个噪声点和500个噪声点的点云仿真数据进行测试,本文算法拟合结果均接近理论值且内点距离标准差分别为1.007×10-8、0.003、0.007,优于RANSAC算法.采用实际工件点云数据在两种工况场景下进行测试,本文算法拟合平面内点比率相对于传统RANSAC算法分别提高24.7%和24.6%,平面提取完整度及准确率同样优于RANSAC算法.仿真模拟及实例分析证明了本文算法的有效性. 展开更多
关键词 点云平面拟合 随机采样一致性 噪声 密度聚类 主成分分析
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一种结合随机采样一致性与主成分分析的点云配准方法 被引量：3
7
作者 苏宇 刘海燕 李国勇 《广西科技大学学报》 2022年第4期70-77,共8页
针对迭代最近点算法(ICP)对点云初始位姿有较高要求和随机采样一致性算法(RANSAC)不稳定的问题,提出了一种基于RANSAC和主成分分析(PCA)的点云配准方法。基于局部关键点配准、RANSAC+PCA粗匹配、全局优化精配准的框架,利用固有特征(ISS... 针对迭代最近点算法(ICP)对点云初始位姿有较高要求和随机采样一致性算法(RANSAC)不稳定的问题,提出了一种基于RANSAC和主成分分析(PCA)的点云配准方法。基于局部关键点配准、RANSAC+PCA粗匹配、全局优化精配准的框架,利用固有特征(ISS)关键点检测方法和非最大抑制值处理关键点,通过改进的快速点特征直方图(FPFH)优化建立关键点之间的对应关系组,融合过滤筛选、PCA主方向限制,以降低迭代次数且能利用ICP进行精准配准。本文对飞机点云、道路点云和兔子点云的点云配准数据进行特征点检测方法对比实验,实验表明:在相同的迭代次数条件下,RANSAC+PCA+ICP配准方法比RANSAC+ICP配准方法更具有稳定性,运算时间分别降低7.60%、13.49%、15.64%,并具有较好的配准效果。 展开更多
关键词 点云配准 随机采样一致性(ransac) 主成分分析(PCA) 局部关键点 迭代最近点法(ICP)
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基于随机一致性采样估计的目标跟踪算法 被引量：1
8
作者 勾承甫 陈斌 +1 位作者 赵雪专 陈刚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第9期2566-2569,2575,共5页
为了解决在实际监控中因为目标遮挡、外观变化和时间过长导致跟踪丢失的问题,提出一种基于随机一致性采样(RANSAC)估计的目标跟踪算法。算法首先在搜索区域提取局部不变特征集,然后利用特征匹配传递性和非参数学习算法从特征集中分离出... 为了解决在实际监控中因为目标遮挡、外观变化和时间过长导致跟踪丢失的问题,提出一种基于随机一致性采样(RANSAC)估计的目标跟踪算法。算法首先在搜索区域提取局部不变特征集,然后利用特征匹配传递性和非参数学习算法从特征集中分离出目标特征,最后对目标特征进行RANSAC估计跟踪目标位置。将算法在不同场景的视频数据集上进行测试,分别从准确率、召回率和综合评价指标F1-Measure三个指标分析算法性能,实验结果表明所提出的算法提高了目标跟踪的准确性,克服了长时间目标跟踪产生的跟踪漂移。 展开更多
关键词 局部不变特征 匹配传递性 非参数学习 随机一致性采样估计 目标跟踪
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基于随机采样一致性算法的激光点云大数据自动配准技术 被引量：1
9
作者 潘莹 刘玉丽 王君 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第5期128-132,共5页
激光点云大数据中存在冗余数据,导致其大数据自动配准过程中存在配准速率慢、精度差等问题,为此提出基于随机采样一致性算法的激光点云大数据自动配准技术。将初始半径和最小邻域拟作自定义变量,使用密度聚类法剔除冗余激光点云数据,运... 激光点云大数据中存在冗余数据,导致其大数据自动配准过程中存在配准速率慢、精度差等问题,为此提出基于随机采样一致性算法的激光点云大数据自动配准技术。将初始半径和最小邻域拟作自定义变量,使用密度聚类法剔除冗余激光点云数据,运用双边滤波平滑点云信息;分析不同角度下两组激光点云数据的刚体变换关联,获取对应且不共线的采样点,将模型点配准率作为激光点云采样数据和真实数据一致性衡量指标,完成激光点云大数据初始配准;通过迭代最近法找出两个点云集合的最近点,利用M-估计方法优化误差惩罚函数,实现激光点云大数据自动配准。仿真结果证明,应用所提方法得到在未引入噪声时的激光点云数据配准重合度为0.97,噪声环境下的点云配准重合度为0.96,配准平均耗时为59.6 s。 展开更多
关键词 随机采样一致性 激光点云 数据配准 ICP方法 双边滤波
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复杂动力学网络系统在随机采样控制下的一致性分析
10
作者 叶志勇 匡艳 +2 位作者 张华 王泽权 林聪伟 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2019年第7期233-241,共9页
为了对无向拓扑结构下带有随机采样控制的复杂动力学网络系统的一致性进行分析,首先提出了在连续时间状态下带有随机采样控制的复杂动力学网络系统;其次,在系统中利用采样信息连接节点,即在扰动项中带有采样信息且含有非线性函数,并假... 为了对无向拓扑结构下带有随机采样控制的复杂动力学网络系统的一致性进行分析,首先提出了在连续时间状态下带有随机采样控制的复杂动力学网络系统;其次,在系统中利用采样信息连接节点,即在扰动项中带有采样信息且含有非线性函数,并假设非线性函数是满足一般Lipschitz条件的。为了使网络系统达到状态稳定,利用所有节点在采样时刻的状态输入对误差系统进行估计,然后通过串联系统输入状态稳定性质、Lyapunov函数、图论、矩阵不等式等方法实现在采样时刻的一致性。最后,给出一个实例来说明结论的有效性。 展开更多
关键词 复杂动力学 随机采样控制 一致性
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基于改进的随机采样一致性算法的特征点匹配提纯研究
11
作者 孙晓斐 《移动信息》 2019年第7期103-105,共3页
针对ORB算法中特征点匹配准确度不够高的难点,提出了一种改进的特征点匹配提纯算法。在提取图像特征点后,首先用暴风(Brute Force,BF)算法计算特征点间的Hamming距离,然后经双向匹配过滤后,获得初步特征匹配点对,再进一步设置Hamming距... 针对ORB算法中特征点匹配准确度不够高的难点,提出了一种改进的特征点匹配提纯算法。在提取图像特征点后,首先用暴风(Brute Force,BF)算法计算特征点间的Hamming距离,然后经双向匹配过滤后,获得初步特征匹配点对,再进一步设置Hamming距离阈值二次筛选特征匹配点对,最后通过改进后的随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法提纯。实验结果表明改进后的特征点匹配提纯算法在保证算法实时性的条件下匹配精度有明显提升。 展开更多
关键词 ORB 特征点匹配 随机采样一致性 匹配精度
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基于随机抽取一致性的稳健点云平面拟合 被引量：22
12
作者 魏英姿 刘晓莉 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期400-403,共4页
针对常用的平面拟合方法在点云数据存在误差或异常值时产生拟合不稳定的现象,提出了结合最小二乘法的随机抽取一致性(random sample consensus,RANSAC)平面拟合算法.该方法先用RANSAC算法检测并剔除异常数据点,再利用最小二乘法将得到... 针对常用的平面拟合方法在点云数据存在误差或异常值时产生拟合不稳定的现象,提出了结合最小二乘法的随机抽取一致性(random sample consensus,RANSAC)平面拟合算法.该方法先用RANSAC算法检测并剔除异常数据点,再利用最小二乘法将得到的有效数据点拟合,计算平面模型参数.实验中,分别采用该算法和最小二乘法、特征值法对仿真数据进行平面拟合,且采用本文提出的算法,分别对含有不同程度误差和异常值的点云数据进行拟合计算.研究结果表明:该算法适用于存在误差和异常值的点云数据拟合,能稳定地得到较好的平面参数估值,具有较强的稳健性. 展开更多
关键词 点云数据 随机抽取一致性(ransac) 最小二乘法 平面拟合
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基于点云特征的改进RANSAC地面分割算法 被引量：1
13
作者 隋心 王思语 +4 位作者 罗力 陈志键 史政旭 张杰 郝玉婷 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期106-114,共9页
针对室外复杂场景下,轻量级和地面优化的激光雷达里程计与测图(LeGO-LOAM)算法由于地面分割不精确而导致算法定位精度降低的问题,提出一种基于改进随机一致性采样(RANSAC)的多线程地面分割算法:相较于传统RANSAC算法,该算法舍弃从全部... 针对室外复杂场景下,轻量级和地面优化的激光雷达里程计与测图(LeGO-LOAM)算法由于地面分割不精确而导致算法定位精度降低的问题,提出一种基于改进随机一致性采样(RANSAC)的多线程地面分割算法:相较于传统RANSAC算法,该算法舍弃从全部原始数据中随机选取种子点拟合地面模型的迭代方式,首先利用点云高程、曲率等点特征信息挑选出所有小于高程、曲率等阈值的种子点以构建种子点集合,并根据种子点集合中的种子点数量判断是否需要多线程处理;然后根据判断结果从种子点集合中选择种子点子集进行地面拟合;最后比较各地面模型所包含的点云数量以获得最优地面模型参数以及地面点云集;地面分割精度的提高有效地降低了LeGO-LOAM算法的定位误差。实验结果表明,在室外复杂场景下所提出的地面分割算法分割效果更好,杂点更少;相较于原LeGO-LOAM算法,改进算法的定位误差降低至3.73 m,平面均方根误差降低了20.8%。 展开更多
关键词 轻量级和地面优化的激光雷达里程计与测图(LeGO-LOAM) 随机一致性采样(ransac) 地面分割 室外定位
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基于先验信息采样一致性的点云柱面分割方法
14
作者 张润梅 陈佳俊 +1 位作者 尹蕾 许维义 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期208-216,共9页
针对点云数据在进行模型分割中存在高比例外点数据的问题,文章提出一种先验信息采样一致性的三维点云柱面分割方法。该方法首先根据三维点云数据的先验信息计算每个数据点的初始内点概率,选择概率最高的两个样本点作为初始样本子集拟合... 针对点云数据在进行模型分割中存在高比例外点数据的问题,文章提出一种先验信息采样一致性的三维点云柱面分割方法。该方法首先根据三维点云数据的先验信息计算每个数据点的初始内点概率,选择概率最高的两个样本点作为初始样本子集拟合出初始模型;然后利用几何约束对模型进行预检验,并利用界限损失函数对预检验通过的模型进行模型质量判断,更新最优模型;最后通过贝叶斯定理来更新样本点的内点概率,进行下一次迭代,不断地优化内点集,得出最优模型。实验结果表明本方法相比于传统方法在时间效率上有很大提升。 展开更多
关键词 三维点云数据 随机采样一致性 点云分割 先验信息
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基于RANSAC算法的工业机器人运动学参数标定 被引量：1
15
作者 邹方星 范百兴 陈哲 《测绘工程》 2024年第4期9-15,共7页
为提升工业机器人末端绝对定位精度,文中提出一种基于RANSAC算法的运动学参数标定算法。首先采用D-H模型建立末端位置运动学误差模型;通过RANSAC算法对标定点集进行筛选,剔除误差较大的粗差点;最后采用抗差岭估计辨识运动学参数,减少测... 为提升工业机器人末端绝对定位精度,文中提出一种基于RANSAC算法的运动学参数标定算法。首先采用D-H模型建立末端位置运动学误差模型;通过RANSAC算法对标定点集进行筛选,剔除误差较大的粗差点;最后采用抗差岭估计辨识运动学参数,减少测量扰动、粗差和法方程病态性等因素的影响。试验结果表明,机器人绝对定位精度的RMS误差由0.999 mm降低至0.229 mm,误差下降77.08%。相比于传统的标定算法,文中算法辨识运动学参数准确性更好,标定精度更高。 展开更多
关键词 运动学参数标定 随机采样一致算法 抗差岭估计
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改进RANSAC的低能见度无人机图像匹配方法
16
作者 王雪 王在俊 +2 位作者 钱奕舟 高耀文 刘人杰 《舰船电子工程》 2024年第11期134-139,共6页
为了解决无人机在低能见度环境下俯拍图像精度差,有效特征点数量减少以及鲁棒性低等问题,提出基于改进随机采样一致性(RANSAC)的低能见度无人机图像匹配方法。首先,在SURF算法中增加Daisy描述符,提高特征点提取的运行速度,增加在低能见... 为了解决无人机在低能见度环境下俯拍图像精度差,有效特征点数量减少以及鲁棒性低等问题,提出基于改进随机采样一致性(RANSAC)的低能见度无人机图像匹配方法。首先,在SURF算法中增加Daisy描述符,提高特征点提取的运行速度,增加在低能见度环境下算法的鲁棒性。其次,改进RANSAC算法,采用分块法和动态阈值来剔除图像的误匹配,提高特征点匹配精度。最后,使用VisDrone数据集,将随机选取的图片进行特征点检测的验证,将传统RANSAC算法与改进的RANSAC算法进行比较,验证提出的算法。实验结果显示:特征点检测速度得到了大幅度提高,且改进的RANSAC算法相较于传统RANSAC算法在不同环境下的匹配精度分别提升了9.5%和16.9%。 展开更多
关键词 无人机 随机采样一致性 图像匹配 视觉里程计
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面向盾牌形貌重建的双层采样点云粗配准方法
17
作者 万晟睿 周志峰 +2 位作者 吴明晖 王立端 周围 《电子科技》 2024年第7期60-65,共6页
针对盾牌表面形貌三维重建过程中点云粗配准精度低和耗时长的问题,文中基于传统RANSAC(Random Sample Consensus)点云粗配准算法框架提出了一种双层采样点云粗配准算法。在第1层每次迭代中,采用单点采样进行刚性约束来减小对应集的大小... 针对盾牌表面形貌三维重建过程中点云粗配准精度低和耗时长的问题,文中基于传统RANSAC(Random Sample Consensus)点云粗配准算法框架提出了一种双层采样点云粗配准算法。在第1层每次迭代中,采用单点采样进行刚性约束来减小对应集的大小,将此对应集作为第2层的“内点候选集”。算法第2层执行两个点的连续随机采样以及计算各自的最小模型,通过迭代最大化一致性集合并利用最小二乘法求解出最佳刚体变换矩阵。在实验阶段,采用6组降采样程度不同的盾牌点云,使用RANSAC算法和本文算法进行点云粗配准对比实验。实验结果表明,所提算法在粗配准速度和粗配准精度两方面都优于RANSAC算法,配准速度约为RANSAC算法的两倍,均方根误差为10-3 mm,比RANSAC算法的精度提高近400倍。 展开更多
关键词 形貌重建 粗配准 ransac 双层采样 单点采样 刚性约束 一致性集合 盾牌
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基于RANSAC平面检测种子点的机载屋顶点云提取方法
18
作者 刘柒 张洁 +1 位作者 邹皓男 尹泽旺 《北京测绘》 2024年第11期1526-1533,共8页
机载激光雷达技术已经成为快速获取城市建筑三维数字模型的有效手段,而建筑物屋顶点云提取则是建筑物三维数字模型重建的关键。针对该问题,本文提出了一种基于随机抽样一致算法(RANSAC)平面检测种子点的机载屋顶点云提取方法。首先,通... 机载激光雷达技术已经成为快速获取城市建筑三维数字模型的有效手段,而建筑物屋顶点云提取则是建筑物三维数字模型重建的关键。针对该问题,本文提出了一种基于随机抽样一致算法(RANSAC)平面检测种子点的机载屋顶点云提取方法。首先,通过近地点分离将地面点从点云中分离出来,保留建筑物点云和少量树冠点云。然后,利用RANSAC平面检测选取种子点,这些种子点几乎全部为屋顶点,且非屋顶点比例极低。接下来,将种子点作为初始增长点,利用种子点与其邻域点法线夹角和Z方向上的距离差值作为聚类特征,进行屋顶点提取。实验结果表明,该方法在不同数据集上取得了良好的屋顶点提取效果。点云密度对屋顶点提取结果有一定影响,较高的点云密度有利于提取几何特征明显的屋顶点。此外,通过该方法选取的种子点准确性较高,非屋顶点的影响非常有限。综上,该方法能够有效地提取机载点云中的屋顶点,为建筑物三维重建和城市规划等应用提供了重要的数据支持。 展开更多
关键词 屋顶提取 机载点云 随机抽样一致算法(ransac)平面检测 布料模拟滤波 区域增长
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基于改进RANSAC算法的点云结构化目标提取
19
作者 孙鹏 《测绘技术装备》 2024年第4期69-73,共5页
针对海量地面三维激光扫描点云数据处理中,基于随机采样一致性(RANSAC)算法的多目标提取方法无法顾及不同类别目标分离且效率低的问题,本文提出了一种基于改进RANSAC算法的点云结构化目标提取。首先,通过设置单目标距离和几何属性判据,... 针对海量地面三维激光扫描点云数据处理中,基于随机采样一致性(RANSAC)算法的多目标提取方法无法顾及不同类别目标分离且效率低的问题,本文提出了一种基于改进RANSAC算法的点云结构化目标提取。首先,通过设置单目标距离和几何属性判据,在八叉树节点内采用迭代思想提取点云中的多种类目标;其次,依据提取结果的区域连通性对不同目标进行重组与分离;最后,在WHU-TLS数据集上进行实验。结果表明,本文提出的算法能够从高密度点云中快速提取多个结构化物体并判断其是否需要进一步分离,对比传统RANSAC算法,其在点云结构化目标提取方面的效率分别提升了7.64%和8.45%,错误率分别降低了20.43%和20.27%,具有一定的高效性和鲁棒性,可为大场景点云多目标鲁棒分割提供新思路。 展开更多
关键词 随机采样一致性 点云数据 目标提取 投影连通性
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基于邻域点集稠密度的古陶瓷碎片轮廓线提取算法
20
作者 王莹 刘鹏欢 +4 位作者 陈雅鑫 王旭粲 李巍 周强 罗宏杰 《西北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期118-128,共11页
古陶瓷碎片轮廓线特征作为文物数字化修复的主要依据之一,能够直接影响文物原真性复原的质量和效率。针对古陶瓷碎片胎体较薄、形状不规则且点云数据量大而导致轮廓线提取的精度低、耗时长等问题,提出了一种基于邻域点集稠密度的古陶瓷... 古陶瓷碎片轮廓线特征作为文物数字化修复的主要依据之一,能够直接影响文物原真性复原的质量和效率。针对古陶瓷碎片胎体较薄、形状不规则且点云数据量大而导致轮廓线提取的精度低、耗时长等问题,提出了一种基于邻域点集稠密度的古陶瓷碎片轮廓线提取算法。首先,采用有向包围盒(OBB)中心平面平行切平面方式,将碎片进行切片处理,实现对点云的分层处理和数据简化;其次,根据轮廓点和非轮廓点处邻域点集稠密度不同这个规律,将邻域点集稠密度特征与随机采样一致性(RANSAC)算法相结合,实现对碎片轮廓线的精确和快速提取;最后,构造空间分类平面,并依据空间位置的约束关系,实现对碎片断裂面和非断裂面轮廓线的分类。实验结果表明,在百万级数据规模的古陶瓷碎片轮廓线提取方面,算法运行时间可控制在15~25 s,并且轮廓线提取的准确性可达78.3%,具有较高的准确性和完整性,能够为古陶瓷文物数字化修复提供技术依据。 展开更多
关键词 古陶瓷碎片轮廓线 点云切片 邻域点集稠密度 随机采样一致性算法
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