Point cloud data enhancement based on layer connected region

机译：基于层连接区域的点云数据增强

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Point cloud data of complex product with small changes of surface has narrow data range, high spatial relativity and smooth data change. It is not sensitive to feature extraction and shape recognition. Point cloud data enhancement based on layer connected region is proposed. The two-dimensional matrix is calculated to describe point cloud data reflecting the product shape and spacial relationship. Point cloud data is divided into two layers. Local point cloud data is enhanced in the connected region of each layer. The point cloud data enhancement is evaluated by contrast enhancement index and equivalent number of looks. Example shows that point cloud data enhancement based on layer connected region can convert non uniform distribution point cloud data to uniform distribution point cloud data, improving the contrast of the point cloud data.

机译：表面变化较小的复杂产品的点云数据具有较窄的数据范围，较高的空间相关性和平滑的数据变化。它对特征提取和形状识别不敏感。提出了基于层连接区域的点云数据增强方法。计算二维矩阵以描述反映产品形状和空间关系的点云数据。点云数据分为两层。在每个层的连接区域中增强了本地点云数据。通过对比增强指数和等效外观数来评估点云数据增强。实例表明，基于层连接区域的点云数据增强可以将非均匀分布的点云数据转换为均匀分布的点云数据，提高了点云数据的对比度。

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来源
《International Conference on Audio, Language and Image Processing》|2014年|600-604|共5页
会议地点
作者
Hongjuan Yang; Jiwen Chen;
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会议组织
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正文语种
中图分类
关键词
computational geometry; complex product; contrast enhancement index; feature extraction; layer connected region; nonuniform distribution point cloud data; point cloud data enhancement; product shape; shape recognition; smooth data change; spacial relationship; spatial relativity; two-dimensional matrix; uniform distribution point cloud data; Coordinate measuring machines; Educational institutions; Feature extraction; Indexes; Lasers; Shape; Three-dimensional displays; data enhancement; layer connected region; point cloud data;

机译：计算几何;复杂产品;对比度增强指数;特征提取;层连接区域;非均匀分布点云数据;点云数据增强;产品形状;形状识别;平滑数据变化;空间关系;空间相对性;二维矩阵;均匀分布点云数据;坐标测量机;教育机构;特征提取;索引;激光;形状;三维显示;数据增强;层连接区域;点云数据;

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