Segmentace 2D Point-cloudu pro proložení křivkami

Abstract

Predložená diplomová práca sa zaoberá rozdeľovaním súradnicových bodov do homogénnych skupín. Práca poskytuje široký prehľad súčasného stavu v danej téme vo forme analýzy článkov ako aj stručné vysvetlenie princípov hlavných segmentačných metód. Z analýzy článkov je vybraná pätica algoritmov, ktorá je naprogramovaná. V práci sú opísané princípy vybraných algoritmov a vysvetlené ich matematické modely. Pre každý algoritmus je uvedený aj popis návrhu ich kódového spracovania. Diplomová práca taktiež obsahuje vzájomné porovnania schopností segmentácie jednotlivých algoritmov na vytvorených ako aj nameraných dátach. Výsledky porovnávania preloženia jednotlivých kriviek sú medzi sebou porovnané grafickou aj číselnou formou. Na konci práce sa nachádza porovnávací graf časovej závislosti výpočtového času od počtu bodov point cloudu a súčasne tabuľka zahŕňajúca vzájomné porovnania algoritmov v jednotlivých oblastiach.

The presented diploma thesis deals with the division of points into homogeneous groups. The work provides a broad overview of the current state in this topic and a brief explanation of the main segmentation methods principles. From the analysis of the articles are selected and programmed five algorithms. The work defines the principles of selected algorithms and explains their mathematical models. For each algorithm is also given a code design description. The diploma thesis also contains a cross comparison of segmentation capabilities of individual algorithms on created as well as on measured data. The results of the curves extraction are compared with each other graphically and numerically. At the end of the work is a comparison graph of time dependence on the number of points and the table that includes a mutual comparison of algorithms in specific areas.