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岑红燕

作品数:3 被引量:12H指数:2
供职机构:南京工业大学电子与信息工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 3篇点云
  • 3篇点云数据
  • 1篇图像
  • 1篇图像处理
  • 1篇图形学
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇基元
  • 1篇计算机
  • 1篇计算机图形
  • 1篇计算机图形学
  • 1篇边缘检测
  • 1篇边缘检测算法
  • 1篇测算法

机构

  • 3篇南京工业大学

作者

  • 3篇岑红燕
  • 2篇李宝顺
  • 2篇包亚萍
  • 2篇李义丰

传媒

  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2014
  • 2篇2013
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于平面提取的点云数据分割算法被引量:11
2014年
针对点云数据处理过程中边缘不易定位准确的问题,提出一种抗噪性强的点云数据分割新算法。该算法以点云的区域分布特性为基础,通过对数据进行主成分分析(PCA),构建点云平面基元检测的新模型。定义多个平面相似度准则并结合多个阈值判断,进行平面的区域增长,实现点云数据的准确分割。实验结果表明,该方法能快速稳定地识别场景物体各个平面,得到较为准确的分割结果,且具有较强的抗噪性能。
李宝顺岑红燕包亚萍李义丰
关键词:点云数据主成分分析
基于滚动圆的点云数据边缘检测算法被引量:2
2013年
针对点云数据边缘较难检测这一问题,提出了一种快速有效的点云数据边缘检测新算法。该算法以点云数据的全局特性为基础,通过分析三维空间内平面几何曲线的全局边缘性质,构建了基于滚动圆的边缘检测新模型。采用滚动圆的方法针对不同边缘类型进行相应建模,定义了多个特征系数并基于此建立边缘判定准则,实现快速边缘定位。利用公共数据库进行多组实验,分析结果表明,该方法能快速稳定地检测物体边缘,具有较高的检测质量和速度性能。
李宝顺岑红燕包亚萍李义丰
关键词:点云数据边缘检测
基于几何特性的点云数据分割算法研究
随着三维场景获取设备的日益成熟,以三维几何为基础的三维图形处理技术获得了快速的发展,近年来广泛地应用于逆向工程、数字文物保护、计算机图形学等领域。三维场景识别作为三维图形处理的核心内容和主要目的,已经受到国内外众多研究者...
岑红燕
关键词:计算机图形学点云数据图像处理
共1页<1>
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