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Discrete Plane Segmentation and Estimation from a Point Cloud Using Local Geometric Patterns

International Journal of Automation and computing 2008年第3期5卷 246-256页

作者： Yukiko Kenmochi lilian buzer Akihiro Sugimoto Ikuko Shimizu Université Paris-Est Laboratoire d'Informatique de l'Institut Gaspard-MongeUMR CNRS 8049 A2SI-ESIEECité DescartesBP 9993162 Noisy-le-Grand CedexFrance Department of Computer Information and Communication SciencesTokyo University of Agriculture and Technology

This paper presents a method for segmenting a 3D point cloud into planar surfaces using recently obtained discretegeometry results. In discrete geometry, a discrete plane is defined as a set of grid points lying between two parallel planes with a small distance, called thickness. In contrast to the continuous case, there exist a finite number of local geometric patterns （LGPs） appearing on discrete planes. Moreover, such an LGP does not possess the unique normal vector but a set of normal vectors. By using those LGP properties, we first reject non-linear points from a point cloud, and then classify non-rejected points whose LGPs have common normal vectors into a planar-surface-point set. From each segmented point set, we also estimate the values of parameters of a discrete plane by minimizing its thickness.

关键词： Discrete plane image segmentation parameter estimation discrete geometry local geometric pattern (LGP)

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