基于k-means和RANSAC的多约束知识三维平面模型估计
计算机视觉与模式识别
2017-08-04 v1
摘要
从三维点云中提取平面模型是许多不同应用（如平面物体重建、室内建图和室内定位）中的必要步骤。近年来，已提出多种基于随机采样一致性（RANSAC）的方法用于此目的。在本研究中，我们提出一种基于RANSAC的新方法，称为多平面模型估计，该方法能够利用从场景（或物体）中提取的知识，从含噪点云中同时估计多个平面模型，以精确重建该场景。该方法包含两个步骤：首先，将数据聚类为保留由物体相关知识定义的某些约束（例如面间角度）的平面面片；其次，使用一种新颖的多约束RANSAC基于这些数据估计平面模型。我们在聚类和RANSAC阶段进行了实验，结果表明所提方法优于现有最先进方法。
引用
@article{arxiv.1708.01143,
title = {Three-dimensional planar model estimation using multi-constraint knowledge based on k-means and RANSAC},
author = {Marcelo Saval-Calvo and Jorge Azorin-Lopez and Andres Fuster-Guillo and Jose Garcia-Rodriguez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.01143},
year = {2017}
}