lidar点云边缘线提取

点云数据滤波是机载激光雷达(LiDAR)数据处理研究中很重要的问题之一。提出了一种基于区域预测的LiDAR 点云数据形态学滤波算法,该算法由点云数据建立规则格网、去除粗差点,对实验区域进行分块,然后使

点云分类是机载LiDAR点云应用于城市建模、道路提取等的重要阶段。虽然点云分类的方法有很多,但依然存在如多维特征向量信息冗余、复杂场景下点云分类精度不高等问题。针对这些问题,提出一种基于多基元特征向量

lidar点云数据的特征提取以及分类研究

改代码主要涉及到灰度图像的分割，包括均值聚类，ostu两个算法，以及图像的边缘提取，和骨架提取，同时涉及到奶牛乳腺面积密度的计算等等。

对强噪声且密度不均匀的点云进行高效、高精度配准是一个难题。针对此难题,提出一种基于关键点提取与优化迭代最近点(ICP)的点云配准算法。在粗配准中,将体素格滤波与法向距离关键点的提取相结合,计算关键点的

本程序是用ＶＣ＋＋编写的用于图像的边缘检测，边缘提取处理的程序。其中编写了很好的一个基类ImgCenterDib。以后的傅里叶变换，边缘检测等等程序都是在此类基础上加以运用的。 本程序有很好的编程风格

基于点云数据的建筑物轮廓提取，激光雷达点云数据，建筑物，轮廓提取

摘 要:为解决复杂点云数据的曲线骨骼提取问题,提出了一种鲁棒的点云曲线骨骼提取算法。该方法首先通过区 域分割将点云模型分成多个弱凸面集,减少噪声点对骨骼提取的影响,然后在每个弱凸面集中根据对称点信息提

以完美实现点云数据的读取和显示，通过MFC和OpenGL实现。

本文综述了点云骨架提取的各种方法及其优缺点，并针对其中的一种基于区域分割的方法进行了改进，提出了一种基于K-Means聚类和最短路径算法的骨架提取方法，实现了对点云数据中关键点的快速提取。该方法在实验