一种古建筑点云数据的语义分割算法.docx

点云语义分割是针对三维点云数据的一种处理技术，旨在将点云数据按照不同的对象或特征进行分类，从而提取出具有特定语义的信息。在古建筑保护领域，这一技术尤其重要，因为古建筑通常由复杂的木构件组成，如柱、础、枓、栱、梁、瓦等，这些构件的精确分割对于建筑的数字化存档、形变监测以及建筑信息模型（BIM）的建立都至关重要。 传统的点云数据分割方法包括基于边缘、区域增长、混合、模型拟合和机器学习等。然而，这些方法各有局限性，例如基于边缘的方法难以检测复杂边缘，基于区域增长的方法受种子点选择和噪声影响，基于模型拟合的方法仅适用于基本形状，基于混合的方法计算量大，基于无监督分类的机器学习方法对噪声敏感。 在古建筑点云语义分割中，考虑到古建筑的特殊性，需要结合其结构布局特点进行算法设计。文献中提到的算法首先选取独立的单体古建筑点云，确保三维坐标系竖轴的正确性。接下来，通过自动去噪处理提高数据质量，再计算一个与柱构件相交且垂直于竖轴的截面，从而提取柱构件点云。利用点云欧氏聚类方法估计柱构件参数，并通过罗德里格旋转矩阵进行点云数据的转正，简化三维处理，提高效率。结合古建筑几何结构和尺寸信息，采用基于包围盒的方法分割其他木构件。 该算法特别关注了点云数据去噪处理，通过构建kd-tree并设置搜索半径，找到邻域内采样点，根据邻域内点的数量判断是否存在噪声，以此进行噪声过滤。这种方法有效地减少了噪声对后续分割步骤的影响，提高了分割的准确性。 这种针对古建筑点云数据的语义分割算法，结合了古建筑的结构特性和点云处理技术，旨在实现木构件的自动化、高精度分割。通过对点云数据的预处理、截面提取、点云转正和模型拟合，解决了古建筑点云数据量大、复杂性高、噪声多等问题，提升了古建筑保护和研究的效率。尽管现有标准数据集可能不完全适应古建筑，但这种针对性的算法设计为古建筑的点云处理提供了新的思路。