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基于超体素的LiDAR点云粘连目标分割算法_赵成伟1
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[摘要]针对点云地物分割结果中存在的粘连现象,结合三维点云的空间分布和颜色信息,引入过分割方法将点云集划分为超体素,并构建加权图模型。在此基础上,利用归一化分割
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第
22
卷 第
1
期
集美大学学报
(
自然科学版
)
Vol. 22 No. 1
2017
年
1
月
Journal of Jimei University( Natural Science) Jan. 2017
http: //xuebaobangong. jmu. edu. cn/zkb
[
收稿日期
] 2016 - 01 - 14 [
修回日期
] 2016 - 02 - 27
[
基金项目
]
国家科技支撑计划资助项目子课题
( 2013BAC08B01 - 04)
[
作者简介
]
赵成伟
( 1990—) ,
男
,
硕士生
,
从事图像处理
、
模式识别研究
。
通信作者
:
吴云东
( 1967—) ,
男
,
教授
,
从事影像信息处理
、
模式识别研究
。E-mail: 960732491@ qq. com。
[
文章编号
]1007 - 7405( 2017) 01 - 0073 - 08
基于超体素的
LiDAR
点云粘连目标分割算法
赵成伟
1,2
,
吴云东
3
,
蔡国榕
3
,
陈水利
4
( 1.
集美大学理学院
,
福建 厦门
361021; 2.
厦门市无人机遥感应用工程技术研究中心
,
福建 厦门
361021;
3.
集美大学计算机工程学院
,
福建 厦门
361021; 4.
集美大学诚毅学院
,
福建 厦门
361021)
[
摘要
]
针对点云地物分割结果中存在的粘连现象
,
结合三维点云的空间分布和颜色信息
,
引入过分
割方法将点云集划分为超体素
,
并构建加权图模型
。
在此基础上
,
利用归一化分割方法实现点云粘连区域
的目标分割
。
针对树木
、
建筑物的实验结果表明
,
该方法对树木之间
、
树木与建筑物之间的粘连具有良好
的分类效果
。
[
关键词
]
超体素
;
归一化分割
;
点云
;
分割算法
[
中图分类号
] TP 391. 41
Research of Segmentation Algorithm for
LiDAR Point Cloud Based on Supervoxel
ZHAO Chengwei
1,2
,WU Yundong
3
,CAI Guorong
3
,CHEN Shuili
4
( 1. School of Science,Jimei University,Xiamen 361021,China; 2. Xiamen VAVRS Application Engineering Technology
Research Center,Xiamen 361021,China; 3. Computer Engineering College,Jimei University,Xiamen 361021,China;
4. Chengyi University College,Jimei University,Xiamen 361021,China)
Abstract: Due to the existence of adhesion phenomenon in the point cloud segmentation,by using com-
bined with the spatial distribution and color information of the three-dimensional point cloud,this paper pro-
poses an over-segmentation method to divide the point clouds into supervoxels,and then gives a weighted
graph model. Hence,we realize the segmentation of point clouds adhesion areas using graph cut. In view of
the trees,buildings,the experiment results show that the method has a good classification effect about the ad-
hesion between the trees and buildings.
Keywords: supervoxel; graph cut; point cloud; segmentation algorithm
0
引言
三维激光扫描技术
[1]
以其快速化高精度的三维点云数据获取能力
,
在建筑物数字化
、
城市三维
重建
[2]
、
城市规划
、
植被覆盖分析等方面得到了大量应用
。
相对于激光点云数据获取能力的快速提
高
,
点云数据的处理能力显得严重滞后
,
基本处于手工作业阶段
。
对于海量的点云数据
,
开展激光点
云分割技术的研究
,
对提高点云数据的应用程度至关重要
。
而城市三维目标种类繁多
,
情况复杂
,
为
点云数据分割带来了很多不确定性
。
因此
,
对点云数据进行目标分割是提高点云数据应用的重要步
DOI:10.19715/j.jmuzr.2017.01.011
地图帝
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