引入平面分割与空间统计分析的室内稠密点云地面提取方法北大核心CSCD

针对室内场景地面信息提取问题,提出了一种基于平面和空间信息统计分析的室内稠密点云地面提取方法。首先,对输入的稠密点云进行预处理,实现数据降噪及抽稀;其次,利用区域生长分割平面结构,并根据平面位置关系进行合并与分组;然后,采用平面数量、投影面积、天花板与地面、空间距离等多个室内空间信息分析实现地面初提取;最后,采用图像映射、轮廓提取、孔洞填充、点云映射对初提取的地面点云进行优化,得到最终的地面点云。实验表明,该方法可实现不依赖传感器校正坐标系信息,仅使用稠密点云数据作为输入,准确有效地提取地面,准确率达到90%以上,并在一定程度上降低稠密点云的冗余度。