原文:PCL—低層次視覺—點雲濾波(初步處理)

點雲濾波的概念 點雲濾波是點雲處理的基本步驟,也是進行 high level 三維圖像處理之前必須要進行的預處理。其作用類似於信號處理中的濾波,但實現手段卻和信號處理不一樣。我認為原因有以下幾個方面: 點雲不是函數,對於復雜三維外形其x,y,z之間並非以某種規律或某種數值關系定義。所以點雲無法建立橫縱坐標之間的聯系。 點雲在空間中是離散的。和圖像,信號不一樣,並不定義在某個區域上,無法以某種模板的 ...

2015-11-24 12:33 0 8479 推薦指數:

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PCL低層次視覺濾波(基於頻率)

1.的頻率   今天在閱讀分割有關的文獻時,驚喜的發現,雲和圖像一樣,有可能也存在頻率的概念。但這個概念並未在文獻中出現也未被使用,謹在本博文中濫用一下“高頻”一詞。雲表達的是三維空間中的一種信息,這種信息本身並沒有一一對應的函數值。故本身並沒有在講訴一種變化的信號。但在抽象意義上 ...

Wed Dec 02 01:34:00 CST 2015 5 10468
PCL低層次視覺分割(基於凹凸性)

1.圖像分割的兩條思路   場景分割時機器視覺中的重要任務,尤其對家庭機器人而言,優秀的場景分割算法是實現復雜功能的基礎。但是大家搞了幾十年也還沒搞定——不是我說的,是接下來要介紹的這篇論文說的。圖像分割的搞法大概有兩種:劍宗——自低向上:先將圖像聚類成小的像素團再慢慢合並,氣宗——自頂向下 ...

Tue Dec 08 03:49:00 CST 2015 10 24368
PCL低層次視覺分割(超體聚類)

1.超體聚類——一種來自圖像的分割方法   超體(supervoxel)是一種集合,集合的元素是“體”。與體素濾波器中的體類似,其本質是一個個的小方塊。與之前提到的所有分割手段不同,超體聚類的目的並不是分割出某種特定物體,其對實施過分割(over segmentation),將場景點化成 ...

Thu Dec 03 04:00:00 CST 2015 11 17006
PCL低層次視覺分割(最小割算法)

1.分割的精度   在之前的兩個章節里介紹了基於采樣一致的分割和基於臨近搜索的分割算法。基於采樣一致的分割算法顯然是意識流的,它只能割出大概的(可能是杯子的一部分,但杯把兒肯定沒分割出來)。基於歐式算法的分割面對有牽連的就無力了(比如風箏和人,在不用三維形態學去掉中間 ...

Tue Dec 01 04:20:00 CST 2015 2 8620
PCL低層次視覺分割(基於形態學)

1.航空測量與的形態學   航空測量是對地形地貌進行測量的一種高效手段。生成地形三維形貌一直是地球學,測量學的研究重點。但對於城市,森林,等獨特地形來說,航空測量會受到影響。因為土地表面的樹,地面上的房子都認為的改變了地貌,可以認為是地貌上的噪聲。設計一種有效的手段去除地面噪聲對地形測量 ...

Fri Dec 04 03:56:00 CST 2015 0 7160
PCL低層次視覺—關鍵點檢測(NARF)

  關鍵點檢測本質上來說,並不是一個獨立的部分,它往往和特征描述聯系在一起,再將特征描述和識別、尋物聯系在一起。關鍵點檢測可以說是通往高層次視覺的重要基礎。但本章節僅在低層次視覺上討論點處理問題,故所有討論都在關鍵點檢測上點到為止。NARF 算法實際上可以分成兩個部分,第一個部分是關鍵提取 ...

Fri Dec 18 00:36:00 CST 2015 14 7406
 
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