基于树木点云利用体素细化的快速树骨架提取
计算机视觉与模式识别
2021-10-19 v1
摘要
树骨架在树木结构分析、森林资源清查和生态系统监测中起着重要作用。然而，从具有复杂分枝的树木点云中提取骨架是一项挑战。本文提出了一种基于体素细化的自动快速树骨架提取方法（FTSEM）。该方法引入木材-叶片分类算法以滤除叶片点，从而减少叶片对树骨架生成的干扰；采用树木体素细化快速提取原始树骨架；并使用断点连接算法以提高骨架的连通性和完整性。实验在北京海淀公园进行，扫描并处理了24棵树以获取树骨架。图搜索算法（GSA）被用于在相同数据集上提取树骨架。与GSA方法相比，FTSEM方法获得了更完整的树骨架。使用运行时间和每百万点耗时（TPMP）评估了FTSEM方法的时间开销。FTSEM的运行时间为1.0 s至13.0 s，而GSA的运行时间为6.4 s至309.3 s。FTSEM的TPMP平均值为1.8 s，GSA为22.3 s。实验结果表明，所提方法可行、鲁棒且快速，在树骨架提取方面具有良好的潜力。
引用
@article{arxiv.2110.09028,
title = {Fast tree skeleton extraction using voxel thinning based on tree point cloud},
author = {Jingqian Sun and Pei Wang and Ronghao Li and Mei Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.09028},
year = {2021}
}