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基于TOF深度传感的植物三维点云数据获取与去噪方法

文献类型： 中文期刊

作者： 夏春华 1 ; 施滢 2 ; 尹文庆 3 ;

作者机构： 1.南京农业大学工学院;农业部南京农业机械化研究所;南京理工大学紫金学院

2.;南京农业大学工学院;农业部南京农业机械化研究所;南京理工大学紫金学院

3.;南京农业大学工学院;农业部南京农业机械化研究所;南京理工大学紫金学院;

关键词： 植物;试验;算法;三维点云;TOF深度传感;去噪;密度分析;双边滤波

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2018 年 06 期

页码： 168-174

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为提高植物三维重建的精度,更好地实现植物数字化研究,提出了基于TOF(time of flight)深度传感的植物三维点云数据获取与去噪方法。首先通过TOF深度传感来获取植物点云数据,采用直通滤波器对点云数据进行预处理,减少背景噪声;其次采用改进密度分析的离群点去噪算法,该算法通过结合邻近点平均距离和邻域点数数量2个特征参数,对点云数据中的离群点噪声进行检测和去除;最后采用双边滤波算法对点云内部的小尺寸噪声进行检测和去除。以番茄植株进行相关试验,试验结果表明:与传统双边滤波算法比较,该文算法最大误差降低了11.2%,平均误差降低了23.2%;与拉普拉斯滤波算法比较,最大误差降低了20.6%,平均误差降低了39.2%,表明该文提出的算法在保持点云特征的情况下,能简单高效地去除植物三维点云数据中的不同尺度噪声。

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