I detta dokument introducerar vi en automatisk rumssegmenteringsmetod baserad på morfologisk bearbetning. Indata är registrerade punktmoln som erhållits från antingen en statisk laserskanner eller ett mobilt avsökningssystem, utan att någon föregående information krävs eller en inledande märkning som uppfyller särskilda villkor. Den föreslagna segmenteringsmetodens huvudkoncept, baserat på antagandet att varje rum är bundet av vertikala väggar, är att projicera 3D-punktmolnet på en 2D binär karta och stänga alla öppningar (t.ex. dörröppningar) till andra rum. Detta uppnås genom att skapa en inledande segment karta, skelettisering de omgivande väggarna i varje segment, och iterativt ansluta de närmaste pixlarna mellan de skelettiserade väggar. Genom att iterera detta förfarande för alla inledande segment producerar algoritmen en "vattentät" golvkarta, på vilken varje rum kan segmenteras genom en etiketteringsprocess. Slutligen är de ursprungliga 3D-punkterna segmenterade enligt deras 2D-platser som projiceras på segmentkartan. De nya dragen i vår strategi är: (1) dess robusthet mot ocklusioner och skräp i punkt-moln ingång; (2) hög segmentering prestanda oavsett antalet rum eller arkitektonisk komplexitet; och (3) rak segmentering gränsgenerering, som alla bevisats i experiment med olika uppsättningar av verkliga, syntetiska och allmänt tillgängliga data. Dessutom visade jämförelser med de fem populära befintliga metoderna genom både kvalitativa och kvantitativa utvärderingar att det föreslagna tillvägagångssättet var genomförbart.
Jung m.fl. I REF föreslogs en automatisk rumssegmenteringsmetod baserad på morfologisk bildbehandling.
Automatic Room Segmentation of 3D Laser Data Using Morphological Processing
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}