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第
38
卷
第
4
期
2011
年
4
月
计 算 机 科 学
Com
p
uter
Science
Vol.38No.4
A
p
r
2011
到稿日期
:
2010
-
05
-
16
返修日期
:
2010
-
10
-
11
本文受国家
“
863
”
计划
(
2008AA01Z301
),
北京 师 范 大 学 自 主科研基金重点项目
(
2009SD
-
11
)
资助
。
刘
进
(
1977-
),
男
,
博士生
,
讲师
,
主要研究方向为虚拟现实 与 可 视 化 技 术
,
E
-
mail
:
liu
j
in8210
@
y
ahoo.com.cn
;
武 仲 科
(
1965-
),
男
,
博 士 生 导
师
,
主要研究方向为计算机动画
、
虚拟现实
、
医学图像处理
;
周明全
(
1954-
),
男
,
博士 生 导 师
,
主要 研 究 方 向 为 计 算 机 可 视 化 技 术
、
软 件 工 程
、
中
文信息处理
。
点云模型分割及应用技术综述
刘
进
1
,
2
武仲科
1
周明全
1
(
北京师范大学信息科学与技术学院
北京
100875
)
1
(
山东财政学院计算机信息工程学院
济南
250014
)
2
摘
要
介绍了点 云模型分割的定义
、
分类和应 用情况
;
比较
、
分析和评 价了几类典型的点云模型分割 算法
,
如边 缘检
测法
、
扫描线算 法
、
聚类方法
、
基于图的 分割方法等
;
给出了每 种 方 法 的应 用 特 点 和应用 环 境
;
指出了 目 前 点 云 模 型 分
割技术方法中存在的主要问题
;
分类介绍 和评价了点云分割在相关应用中的研究工作
;
最后展望 了点云分割技术 今 后
的发展方 向
。
关键词
点云
,
分割
,
激光扫描
中图法分 类号
TP391
文献标识 码
A
Review
of
Point
Cloud
Se
g
mentation
and
A
pp
lication
LIU
Jin
1
,
2
WU
Zhon
g
-
ke
1
ZHOU
Min
g
-
q
uan
1
(
Colle
g
e
of
Information
Science
and
Technolo
gy
,
Bei
j
in
g
Normal
Universit
y
,
Bei
j
in
g
100875
,
China
)
1
(
School
of
Com
p
uter
and
Information
En
g
ineerin
g
,
Shandon
g
Universit
y
of
Finance
,
Jinan
250014
,
China
)
2
Abstract
A
summar
y
of
the
definition
,
classification
and
a
pp
lication
of
p
oint
cloud
se
g
mentation
was
p
resented
,
several
kinds
of
t
yp
ical
p
oint
cloud
se
g
mentation
al
g
orithm
were
com
p
ared
,
anal
y
zed
and
evaluated
,
such
as
ed
g
e
-
detection
method
,
surface
-
g
rowin
g
method
,
scan
-
line
method
,
clusterin
g
methods
,
g
ra
p
h
p
artitionin
g
methods
,
etc.The
characteri
-
stics
and
a
pp
lication
environments
of
each
method
were
p
resented.The
main
p
roblems
in
p
oint
cloud
se
g
mentation
methods
were
p
ointed
out
,
and
the
descri
p
tion
and
evaluation
of
p
oint
cloud
se
g
mentation
in
related
fields
were
conduc
-
ted.At
last
,
p
roblems
and
p
ros
p
ect
of
the
techni
q
ues
were
also
discussed.
Ke
y
words
Point
cloud
,
Se
g
mentation
,
Laser
scannin
g
1
引言
早在
20
世纪
80
年代
,
Levo
y
和
Whitted
[
1
]
就提 出直 接 用
点作 为 基 础图元 绘 制 复杂的 三 维 几 何模 型
,
当时并 没 有 引起
人们过多的 关注
。
近年来
,
随着模型 多边形复杂度的剧 增
,
点
模型 的 优 势越 发 明 显
,
以点云 为 研 究 对象 的 基 于 点的 计 算 机
图形学已 经越来越受到关注
。
基于三维 激光扫描建模方法 的
数字几何 处理技术成为图形学中的一个 研究热点
[
2
]
。
如何根据设计目标对三维激光扫 描仪扫描 得到的模型进
行修改
、
重用
,
已成为一 个重要问题
。
点云模型 的分割问 题 也
由此提出
,
并成为近 年来图形学方面的一个热点问 题
。
2
点云模型分割概述
分割是指 将三维空 间 中 的 点 划 分 成 更 小 的
、
连 贯 和 连 接
的子集的 过 程
。
经 过 分 割 后
,
具 有 相 似 属 性 的 点 归 为 一 类
。
这些点的 子集应该是
“
有 意 义 的
”,
分 割 后 应 该 得 到 一 系 列 我
们感兴趣 的对象
,
如 屋 顶
、
树 木
、
街 道 等
。
这 些 分 割 部 分 通 常
以简单几何图元的形式 表 示
(
例 如 一 个 屋 顶 就 可 以 看 作 是 一
个图元
),
图 元 的 分 割 和 提 取 一 般 同 时 进 行
,
而 不 是 分 步 进
行
[
9
]
。
现有的分 割方法大多是针对
2.5D
深度图像 或
TIN
模型
的
。
在将这些 分割算法推广应用到非结构化 三维点云中的 时
候会遇到 很多限制
。
另 一 方 面
,
将 数 据 从 一 种 模 型 转 换 到 另
一种模型 时也会导 致信息的丢失
。
这是基于 深度图像的分 割
方法 的 一 个很严 重 的 缺陷
,
而且大 规 模 点 云数 据 转 换 的计 算
成本也 非 常 高
。
因 此
,
需 要 直 接 在 点 云 模 型 上 实 现 分 割 操
作
[
8
]
。
分割是三 维虚拟重 建的基础工作
。
尤其是在 建筑虚拟 重
建问题中
,
考虑到需 要获取更多的建筑物外观细节
,
一般采 用
地面激光 扫描仪
。
现在三维 激光扫描仪已经可以同时记录 每
一个扫描 点的三维坐标和它的
RGB
颜色值
[
27
]
。
3
典型的点云模型分割方法
根据所采 用的数学 方 法
,
现 有 的 分 割 算 法 可 分 为 以 下 几
类
。
3.1
边缘检测 法
在计算机 视觉领域 中
,
图 像 分 割 的 边 缘 检 测 算 法 已 经 比
较成熟
[
34
]
。
雷 达 数 据 可 以 转 换 为 深 度 图 像
(
如 数 字 表 面 模
·
12
·
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