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激光雷达点云超像素生成方法研究任务书

 2022-01-17 22:57:41  

全文总字数:1940字

1. 1. 毕业设计(论文)的内容、要求、设计方案、规划等

研究前言:

所谓超像素就是将激光雷达设备获取的离散点云按照语义单元进行聚类,生成粗粒度的点集单元集合,每个点集单元内往往是均质的,即该单元内的点往往来源(表示)同一个地物,即需尽量避免一个超像素跨越(包含)多类地物点的情况。同时生成的超像元要尽可能的规则,便于后续对超像素的深入应用。超像素分割目前是机器学习等领域研究的热点问题,尤其是基于三维点云的超像素分割算法的研究目前目前仍然处于探索阶段。

研究内容:

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2. 参考文献(不低于12篇)

[1]超像素及其应用综述[J]. 饶倩,文红,喻文,毛祺琦,苏伟伟. 电脑与信息技术. 2013(05) [2]一种印刷电路板锥束CT图像中过孔定位检测方法[J]. 裴玉东,周利莉,曾磊,闫镔. 信息工程大学学报. 2013(04) [3]融合背景能量项的Graph Cuts PCB CT图像分割[J]. 董昌灏,闫镔,曾磊,李建新. 激光杂志. 2013(04) [4]含先验形状的水平集血管分割方法[J]. 薛维琴,周志勇,郑健,张涛. 计算机辅助设计与图形学学报. 2013(08) [5]利用视觉显著性与图割的图像分割算法[J]. 刘毅,黄兵,孙怀江,夏德深. 计算机辅助设计与图形学学报. 2013(03) [6]基于Graph Cut和超像素的自然场景显著对象分割方法[J]. 苏金玲,王朝晖. 苏州大学学报(自然科学版). 2012(02) [7]基于中心线提取的视网膜血管分割[J]. 周琳,沈建新,廖文和,王玉亮. 生物医学工程学杂志. 2012(01) [8]基于统计和纹理特征的SAS图像SVM分割研究[J]. 陈强,田杰,黄海宁,张春华. 仪器仪表学报. 2013(06) [9]彩色纹理图像分解的VO模型及其Split Bregman方法[J]. 魏伟波,潘振宽,赵增芳. 仪器仪表学报. 2012(10) [10]一种基于扇形区域分割的SIFT特征描述符[J]. 曾峦,顾大龙. 自动化学报. 2012(09) [11]Eikonal-based region growing for efficient clustering[J] . Pierre Buyssens,Isabelle Gardin,Su Ruan,Abderrahim Elmoataz. Image and Vision Computing . 2014 (12) [12]Selective Search for Object Recognition[J] . J. R. R. Uijlings,K. E. A. Sande,T. Gevers,A. W. M. Smeulders. International Journal of Computer Vision . 2013 (2) [13]Structure-Sensitive Superpixels via Geodesic Distance[J] . Peng Wang,Gang Zeng,Rui Gan,Jingdong Wang,Hongbin Zha. International Journal of Computer Vision . 2013 (1)

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