Fast and robust edge extraction in unorganized point clouds
Visualitza/Obre
Fast and Robust Edge Extraction in Unorganized Point Clouds.pdf (716,2Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/81975
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2015
EditorInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Edges provide important visual information in scene surfaces. The need for fast and robust feature extraction from 3D data is nowadays fostered by the widespread availability of cheap commercial depth sensors and multi-camera setups. This article investigates the challenge of detecting edges in surfaces represented by unorganized point clouds. Generally, edge recognition requires the extraction of geometric features such as normal vectors and curvatures. Since the normals alone do not provide enough information about the geometry of the cloud, further analysis of extracted normals is needed for edge extraction, such as a clustering method. Edge extraction through these techniques consists of several steps with parameters which depend on the density and the scale of the point cloud. In this paper we propose a fast and precise method to detect sharp edge features by analysing the eigenvalues of the covariance matrix that are defined by each point's k-nearest neighbors. Moreover, we evaluate quantitatively, and qualitatively the proposed methods for sharp edge extraction using several dihedral angles and well known examples of unorganized point clouds. Furthermore, we demonstrate the robustness of our approach in the noisier real-world datasets.
CitacióBazazian, D., Casas, J., Ruiz-Hidalgo, J. Fast and robust edge extraction in unorganized point clouds. A: International Conference on Digital Image Computing Techniques and Applications. "2015 International Conference on Digital Image Computing: Techniques and Applications (DICTA): Adelaide, Australia: 23-25 November 2015". Adelaide: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2015.
ISBN978-1-4673-6795-0
Versió de l'editorhttp://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=7371262
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Fast and Robust ... organized Point Clouds.pdf | 716,2Kb | Accés restringit |