基于概率区域生长的立体视觉 3D 平面片提取
计算机视觉与模式识别
2014-06-30 v1
摘要
本文提出了一种利用概率区域生长算法的新型 3D 平面片提取方法。该方法通过从种子点同时初始化多个平面片来工作，这些种子点由立体图像对中的基于强度的 2D 分割算法确定。随着 3D 场景点被考虑是否属于成员，利用概率距离似然度量，这些平面片以增量且并行的方式生长。此外，我们结合了基于 2D 图像噪声模型和场景配置的先验信息，同时也包含了来自初始分割的强度信息。该方法在许多不同的数据集上表现良好，涉及规则和非规则采样数据的真实及合成示例，且速度足够快，可用于机器人导航中的路径检测和避障任务。
引用
@article{arxiv.1406.7112,
title = {3D planar patch extraction from stereo using probabilistic region growing},
author = {Vasileios Zografos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.7112},
year = {2014}
}