Laser scanners har nu möjlighet att förvärva miljontals 3D-punkter av mycket detaljerade och geometriskt komplexa urbana platser, vilket öppnar nya vägar för prospektering i modellering urbana miljöer. Rådata är dock täta och komplexa och saknar beskrivande kraft på hög nivå, vilket avslöjar behovet av automatisk upptäckt av arkitektoniska objekt, såsom fasader, fönster, balkonger osv. I den här artikeln beskriver vi nya algoritmer för att upptäcka fönster, som är allestädes närvarande i stadsområden. Att upptäcka isolerade fönster är ett utmanande problem på grund av att lasersensorerna inte kan skaffa sig data på transparenta ytor och på grund av den stora variationen i fönsterfunktioner. Vårt tillvägagångssätt bygger på antagandet att elementen (fönstren) är arrangerade i flera okända periodiska strukturer vilket gör vårt system robust för att upptäcka enstaka fönster fel. Denna typ av detektion är nödvändig för hög nivå igenkännande algoritmer, komprimeringsmetoder, registrering, samt realistiska visualiseringar.
REF förutsätter att fönstren i en enda fasad är ordnade i en eller flera periodiska strukturer.
Detection of windows in point clouds of urban scenes
{'venue': '2012 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops', 'journal': '2012 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}