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자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국센서학회 센서학회지 센서학회지 제23권 제6호
발행연도
2014.1
수록면
377 - 382 (6page)

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Detecting and segmenting diffuse targets in laser ranging data is a critical problem for tactical reconnaissance. In this study, we propose a new method that facilitates the characterization of diffuse irregularly shaped objects using “spin images,” i.e., local 2D histograms of laser returns oriented in 3D space, and a clustering process. The proposed “cluster-based spin imaging” method resolves the problem of using standard spin images for diffuse targets and it eliminates much of the computational complexity that characterizes the production of conventional spin images. The direct processing of pre-segmented laser points, including internal points that penetrate through a diffuse object’s topmost surfaces, avoids some of the requirements of the approach used at present for spin image generation, while it also greatly reduces the high computational time overheads incurred by searches to find correlated images. We employed 3D airborne range data over forested terrain to demonstrate the effectiveness of this method in discriminating the different geometric structures of individual tree clusters. Our experiments showed that cluster-based spin images have the potential to separate classes in terms of different ages and portions of tree crowns.
#Clustering #Diffuse irregular object #Lidar remote sensing #Spin image #Tree segmentation

목차

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참고문헌 (17)

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A. Chang / 2013 / Identification of individual tree crowns from lidar data using a circle fitting algorithm with local maxima and minima filtering / Remote Sens. Lett. 4 (1) google schola A. E. Johnson / 1997 / Spin-images: a representation for 3-D surface matching / 박사 / Carnegie Mellon University google schola A. E. Johnson / 1998 / Recognizing objects by matching oriented points / Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 684 ~ 689 google schola A. E. Johnson / 1999 / Using spin images for efficient object recognition in cluttered 3D scenes / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 21 (5) : 433 ~ 449 google schola B. Koch / 2006 / Detection of individual tree crowns in airborne lidar data / Photogramm. Eng. Remote Sens. 72 (4) : 357 ~ 363 google schola

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