基于霍夫变换的点云分割方法

基于霍夫变换的点云平面分割方法

(1)标准霍夫变换方法

 

(2)概率霍夫变换

 

(3)渐进概率霍夫变换

 

(4)随机霍夫变换

 

(5)自适应霍夫变换

 

参考文献:

1. Borrmann, D., et al., The 3D Hough Transform for plane detection in point clouds:A review and a new accumulator design.


区域生长是选择种子点,然后根据近邻信息不断向周围延伸生长。

Ransac方法是随机选择最小一致集,计算model,判断其余的点是否满足这个Model,结果和时间存在不确定性。

霍夫变换是将点变换到霍夫空间,然后离散化霍夫空间形成累加器计算累积的数目,Pick一个峰值点。初步测试了标准霍夫变换和随机霍夫变换提取平面,感觉非常慢。思考一下认为,即使是随机霍夫变换能达到的速度水平也只有Ransac一般,实际效果可能更差。

posted @ 2017-08-09 11:25  太一吾鱼水  阅读(1319)  评论(0编辑  收藏  举报