PCL环境下的3D点云分割算法研究

周炳南; 闵华松; 康雅文

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PCL环境下的3D点云分割算法研究

更新时间：2026-09-04

- PCL环境下的3D点云分割算法研究
- Research on 3D Point Cloud Segmentation Algorithm in PCL Environment
- 微电子学与计算机 2018年35卷第6期页码：101-105
- 作者机构：
  
  武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心机构,湖北,武汉,430081
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国际自然科学基金 61673304
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2018
- 稿件说明：
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周炳南, 闵华松, 康雅文. PCL环境下的3D点云分割算法研究[J]. 微电子学与计算机, 2018, 35(6): 101-105.

ZHOU Bing-nan, MIN Hua-song, KANG Ya-wen. Research on 3D Point Cloud Segmentation Algorithm in PCL Environment[J]. 2018, 35(6): 101-105.
周炳南, 闵华松, 康雅文. PCL环境下的3D点云分割算法研究[J]. 微电子学与计算机, 2018, 35(6): 101-105. DOI：

ZHOU Bing-nan, MIN Hua-song, KANG Ya-wen. Research on 3D Point Cloud Segmentation Algorithm in PCL Environment[J]. 2018, 35(6): 101-105. DOI：

摘要

本文在点云库的基础上

比较经典的欧式距离分割算法、区域生长分割算法和最新的SegmenterLight分割算法并对影响分割性能的预处理算法做出对比分析.根据得到的实验结果

本文对取得最佳的分割性能的预处理算法给出建议.

Abstract

This paper compares classic Euclidean distance segmentation algorithm and the regional growth segmentation algorithm with state-of-art SegmenterLight segmentation algorithm

and makes a comparative analysis of the preprocessing algorithm that affects the segmentation performance. Based on the experimental results

we give suggestions for the preprocessing algorithm achieving the best segmentation performance.

关键词

Keywords

references

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