Vi presenterar en ny metod för att extrahera regelbundna arrangemang av Planer (RAP) från en ostrukturerad och bullriga rå scan (visas i guld). (a) I detta exempel, vår algoritm rekonstruerar en byggnad arrangemang från en rå punktmoln, förmonterad från flera laserskanningar. b) Fördelningen av de ursprungliga normalen är mycket bullrig, vilket gör alla giriga arrangemang av plan fel-bene. Istället föreslår vi en global algoritm för att samtidigt välja båda planen tillsammans med deras glesa inbördes relationer. (c) Tvärsnittsvyer avslöjar den upptäckta regelbundenheten hos de extraherade arrangemangen på flera skalor, t.ex. väggar, trappor, stolar etc. Parallellplan har samma färg. Med spridningen av förvärvsutrustning, samla massiva volymer av 3D-data är nu lätt. Bearbetning av så stora massor av punktmoln är emellertid fortfarande en utmaning. Detta är särskilt ett problem för råskanningar med saknade data, buller och varierande provtagningstäthet. I detta arbete presenterar vi en enkel, skalbar, men ändå kraftfull datarekonstruktionsalgoritm. Vi fokuserar på rekonstruktion av konstgjorda scener som regelbundna arrangemang av flygplan (RAP), och väljer därmed både lokala planbaserade approximationer tillsammans med deras globala interplane relationer. Vi föreslår en ny urval formulering för att direkt balansera mellan datamontering och enkelheten i det resulterande arrangemanget av extraherade plan. Det viktigaste tekniska bidraget är en formulering som gör det möjligt för mindre dominerande inriktningar att fortfarande behålla sin interna regelbundenhet, och inte bli överväldigade och legaliserade av de dominerande scenorienteringarna. Vi utvärderar vår strategi på en mängd komplexa 2D- och 3D-punktmoln, och visar på fördelarna jämfört med befintliga alternativa metoder.
Monszpart m.fl. I Ref föreslogs en övergripande strategi för att samtidigt upptäcka en uppsättning flygplan tillsammans med deras förbindelser.
RAPter: rebuilding man-made scenes with regular arrangements of planes
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}