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三维点云数据分割原理及应用_师域轩1
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摘要:点云数据呈现海量增长趋势,对点云数据进行有效分割是数据处理的基础与前提,其在3D打印、虚拟现实、增强现实、智慧城市、智能交通等领域均有极其广泛的应用。本文
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科技资讯
2017 NO.24
SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION
学 术 论 坛
242
科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION
图形图像技术飞速发展,激光扫描仪、深度扫描仪、Kinect等
硬件三维扫描设备的广泛使用产生了大量的点云数据,与此同
时,3D打印、虚拟现实、增强现实、场景重建的应用环境对点云数
据的处理提出种种需求。2011年,Rusu
[1]
提出并建立了点云实验
室,专注先进的三维感知技术和处理算法的研究。点云数据的处
理,特别是点云分割是三维重建、场景理解
[2]
和目标识别跟踪
[3]
等
各项应用或任务处理的基础,分割结果有利于对象识别与分类,
是人工智能领域的研究热点问题,也是难点问题,已经受到越来
越多科研院所和科技公司的关注。
点云分割是通过一定的方式方法,将使用特定设备获取到的
杂乱无章的点云数据,分割成若干个互不相交的子集,每一个子
集中的数据具有基本相同的属性特征或一定的语义信息,这样的
话,在场景理解或虚拟重建时,能将这些点云数据视为一个独立
物体上的数据,如此处理,就可以方便的确定目标的形状、大小等
属性特征。
目前,由于采集设备的技术局限性,通过各种方式获得的点云
数据的采样密度是不均匀的,通常是无序、稀疏的,并且掺杂有大
量的噪声点和异常点。此外,点云数据的表面形状和分布可以是
符合物理特性的任意的形式,没有固定或者鲜明的统计分布特
点,同时,点云数据冗余性高、采样密度不均匀且缺少明确的结构
特征。以上点云数据自身的种种特点,决定了实现点云数据分割
的技术难度相当大,因此也成为一个研究的热点和难点。
1 点云分割算法分类
笔者通过阅读国内外文献,整理出目前用于点云分割的6种主
要方法:基于边缘的分割算法、基于区域增长的分割算法、基于属
性的分割算法、基于模型的分割算法、基于图的分割算法和混合
分割算法。分别对其原理和应用详细介绍如下。
1.1 基于边缘的分割方法
物体的边缘线条能够简单的勾勒出其形状特性。基于边缘的
点云分割算法,通过检测边缘区域即点云强度快速变化或者表面
法向量急剧变化的区域,勾勒出点云数据中隐藏的边缘信息来得
到分割区域。
基于边缘的分割算法是Bhanu等
[4]
在1896年首先提出的,其通
过计算点云数据的梯度信息、检测单位法向量的方向变化来检测
点云数据边缘。1999年,Jiang等
[5]
提出了一种基于扫描线的边缘
检测算法。该算法给出了最优边缘检测的定义,提供了保证边缘
强度的原理和几何解释。和Bhanu的算法相比,该算法不仅提高
了点云的分割质量,而且大大提升了算法的运行时间,但其只适
用于深度图像的分割,且对于密度分布不均匀的深度图像分割效
果差。2001年,Sappa
[6]
提出了一种通过二维边缘图提取闭合轮廓
的边缘检测策略来实现点云的快速分割。
①作者简介:师域轩(1999,12—),女,汉族,甘肃会宁人,高中。
褚智威(1990,1—),男,汉族,四川德阳人,在读博士,研究方向:三维扫描与三维重建技术,三维人体扫描与分析技术。
DOI:10.16661/j.cnki.1672-3791.2017.24.242
三维点云数据分割原理及应用
①
师域轩 褚智威
(陕西省西安中学 陕西西安 710018)
摘 要:点云数据呈现海量增长趋势,对点云数据进行有效分割是数据处理的基础与前提,其在3D打印、虚拟现实、增强现
实、智慧城市、智能交通等领域均有极其广泛的应用。本文通过阅读国内外文献,总结了点云分割的基本原理和特征,对比了
各类点云分割算法的特点和适用场景,最后,结合实践应用需要,指出了现阶段点云分割算法存在的问题和发展趋势。
关键词:点云数据 分割算法 混合分割
中图分类号:TP39 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2017)08(c)-0242-05
Abstract: Point cloud segmentation is an important research topic of pointcloud processing, and it has many important
applications in the field of intelligent vehicle driving, scene recognition and understanding. This paper introduces the basic
principles and characteristics of point cloud segmentation. And the principle, characteristics and application environment of
various point cloud segmentation algorithms aresummarized and analyzed. Finally, the problems and development trend of the
existing segmentation algorithms are also discussed.
Key Words: Point cloud; Segmentation; Hybrid Segmentation
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