基于区域增长的三维点云露头裂缝自动提取方法
计算机视觉与模式识别
2017-07-19 v1
摘要
常规人工调查岩体裂缝通常耗时费力;然而,它们提供的数据集相对较小,不能代表研究区域。地面激光扫描仪越来越多地用于裂缝调查,因为它们可以高效地从露头获取大面积、高分辨率的三维(3D)点云。然而,从三维露头点云中提取裂缝和其他平面表面仍然是一项具有挑战性的任务。尚未见报道有方法可用于从三维露头点云中自动提取每个单独裂缝的完整范围。在本研究中,我们提出一种使用区域增长方法的问题解决方案;该方法还估计每个裂缝的产状。该方法中,基于点云局部表面法线和曲率的标准用于启动和控制裂缝区域的增长。在使用露头点云数据的测试中,所提出的方法以高精度识别并提取了个体裂缝的完整范围。与手动获取的野外调查数据相比,我们的方法获得了更高质量的裂缝数据,从而证明了所提方法的高潜在效用。
引用
@article{arxiv.1707.03266,
title = {A region-growing approach for automatic outcrop fracture extraction from a three-dimensional point cloud},
author = {Xin Wang and Lejun Zou and Xiaohua Shen and Yupeng Ren and Yi Qin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.03266},
year = {2017}
}
备注
25 pages, 7 figures