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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Data Reduction of Indoor Point Clouds

verfasst von : Stephan Feichter, Helmut Hlavacs

Erschienen in: Entertainment Computing – ICEC 2018

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The reconstruction and visualization of three-dimensional point-cloud models, obtained by terrestrial laser scanners, is interesting to many research areas. This paper presents an algorithm to decimate redundant information in real-world indoor point-cloud scenes. The key idea is to recognize planar segments from the point-cloud and to decimate their inlier points by the triangulation of the boundary, describing the shape. To achieve this RANSAC, normal vector filtering, statistical clustering, alpha shape boundary recognition and the constrained Delaunay triangulation are used. The algorithm is tested on various large dense point-clouds and is capable of reduction rates from approximately 75–95%.

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Metadaten
Titel
Data Reduction of Indoor Point Clouds
verfasst von
Stephan Feichter
Helmut Hlavacs
Copyright-Jahr
2018
Buch
Entertainment Computing – ICEC 2018

Print ISBN: 978-3-319-99425-3

Electronic ISBN: 978-3-319-99426-0

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-99426-0_29