基于Kinect的环境平面特征提取与重构
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针对三维场景物体特征识别过程中数据量大、算法复杂等问题，提出一种基于Kinect的环境平面特征提取与重构算法。首先，针对场景的点云分割，采用融合场景几何信息和颜色信息的随机采样一致性（ RANSAC）算法，综合二者分割优势，克服几何特征分割过程中分割不足或者过分割，提高分割精度；其次，根据投影变换原理推导出相应的三维坐标变换矩阵，指导分割后独立区域内的三维平面特征信息到二维空间映射，利用凸包概念搜索物体边界信息，实现二维空间的轮廓点提取；最后，通过旋转逆变换，恢复轮廓点的三维信息，完成环境特征重构。采用3组场景数据验证所提算法，实验结果表明，所提算法分割较精确，不容易产生过分割的情况，对不同形状特征的物体，具有较好的重构效果。
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