原文:PCL—低层次视觉—点云滤波(初步处理)

点云滤波的概念 点云滤波是点云处理的基本步骤,也是进行 high level 三维图像处理之前必须要进行的预处理。其作用类似于信号处理中的滤波,但实现手段却和信号处理不一样。我认为原因有以下几个方面: 点云不是函数,对于复杂三维外形其x,y,z之间并非以某种规律或某种数值关系定义。所以点云无法建立横纵坐标之间的联系。 点云在空间中是离散的。和图像,信号不一样,并不定义在某个区域上,无法以某种模板的 ...

2015-11-24 12:33 0 8479 推荐指数:

查看详情

PCL低层次视觉滤波(基于频率)

1.的频率   今天在阅读分割有关的文献时,惊喜的发现,云和图像一样,有可能也存在频率的概念。但这个概念并未在文献中出现也未被使用,谨在本博文中滥用一下“高频”一词。云表达的是三维空间中的一种信息,这种信息本身并没有一一对应的函数值。故本身并没有在讲诉一种变化的信号。但在抽象意义上 ...

Wed Dec 02 01:34:00 CST 2015 5 10468
PCL低层次视觉分割(基于凹凸性)

1.图像分割的两条思路   场景分割时机器视觉中的重要任务,尤其对家庭机器人而言,优秀的场景分割算法是实现复杂功能的基础。但是大家搞了几十年也还没搞定——不是我说的,是接下来要介绍的这篇论文说的。图像分割的搞法大概有两种:剑宗——自低向上:先将图像聚类成小的像素团再慢慢合并,气宗——自顶向下 ...

Tue Dec 08 03:49:00 CST 2015 10 24368
PCL低层次视觉分割(超体聚类)

1.超体聚类——一种来自图像的分割方法   超体(supervoxel)是一种集合,集合的元素是“体”。与体素滤波器中的体类似,其本质是一个个的小方块。与之前提到的所有分割手段不同,超体聚类的目的并不是分割出某种特定物体,其对实施过分割(over segmentation),将场景点化成 ...

Thu Dec 03 04:00:00 CST 2015 11 17006
PCL低层次视觉分割(最小割算法)

1.分割的精度   在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的分割和基于临近搜索的分割算法。基于采样一致的分割算法显然是意识流的,它只能割出大概的(可能是杯子的一部分,但杯把儿肯定没分割出来)。基于欧式算法的分割面对有牵连的就无力了(比如风筝和人,在不用三维形态学去掉中间 ...

Tue Dec 01 04:20:00 CST 2015 2 8620
PCL低层次视觉分割(基于形态学)

1.航空测量与的形态学   航空测量是对地形地貌进行测量的一种高效手段。生成地形三维形貌一直是地球学,测量学的研究重点。但对于城市,森林,等独特地形来说,航空测量会受到影响。因为土地表面的树,地面上的房子都认为的改变了地貌,可以认为是地貌上的噪声。设计一种有效的手段去除地面噪声对地形测量 ...

Fri Dec 04 03:56:00 CST 2015 0 7160
PCL低层次视觉—关键点检测(NARF)

  关键点检测本质上来说,并不是一个独立的部分,它往往和特征描述联系在一起,再将特征描述和识别、寻物联系在一起。关键点检测可以说是通往高层次视觉的重要基础。但本章节仅在低层次视觉上讨论点处理问题,故所有讨论都在关键点检测上点到为止。NARF 算法实际上可以分成两个部分,第一个部分是关键提取 ...

Fri Dec 18 00:36:00 CST 2015 14 7406
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM