基于网格的三维彩色点云分割算法-论文.pdf

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1、第4O卷第4期东华大学学报(自然科学版)Vo1．40，NO．42014年8月JOURNAIOFDONGHUAUNIVERSITY(NATURAISCIENCE)Aug．2014文章编号：1671—0444(2014)04—0481—05基于网格的三维彩色点云分割算法万燕，谭亮，龙文铮，唐洪泰(1．东华大学计算机科学与技术学院，上海201620；2．第二军医大学医学学院，上海200433)摘要：提出了一种基于HSV颜色空间的区域增长算法，利用统计方法得到区域增长的种子点和各点对应的分割阈值，使用网格信息寻找种子点的邻近点集，并综合

2、考虑点云在HSV颜色空间中H分量的相近程度划分点云区域．试验表明，所提出的算法分割较精确，不容易产生过分割的情况．关键词：分割；HSV颜色空间；网格；区域增长中图分类号：TP391．41文献标志码：AANewSegmentationAlgorithmfor3DColoredPointCloudBasedOrlGridWANYan，TANLiang，LONGWen．zheng，TANGHong—tai(1．CollegeofComputerScienceandTechnology，DonghuaUniversity，Shangha

3、i201620，China；2．MedicalCollege，SecondMilitaryMedicalUniversity，Shanghai200433，China)Abstract：AnewsegmentationalgorithmbasedonHSVcolorspaceandregiongrowingmethodwaspresented．Throughdimensionalhistogramstatisticsmethod，theseedsandregiongrowingthresholdwereextracted．Als

4、o，thegridinformationtofindpoints’neighborswasused，andthesimilarityofHfieldofHSVspacewasusedtodeterminewhetherthetwopointsbelongtothesameregion．Theexperimentsshowthatthepresentedalgorithmgainsmorepreciseresultandcanreduceover—segmentationphenomena．Keywords：segmentatio

5、n；HSVcolorspace；grid；regiongrowing三维点云分割是计算机图形处理中广泛应用的割提供了更准确的依据．关键技术，其利用图像的特征信息将图像划分为多目前已有多种三维点云分割算法被提出，这些个互不相交且更有意义的较小区域，方便机器分析，算法大多针对2．5维深度图像或不规则三角网格常用于目标检测、医学图像处理、机器视觉等领域．(TIN)模型，其往往考虑被扫描物体的几何特征，如工业中通常采用激光扫描的方法获取被扫描物体的法向量或曲率及其他特征，利用模型的局部形状特点云坐标数据，这使得大部分的分割算法往往关注征

6、差异划分点云．在工业中，一些物体呈现出规则的点云的几何特征．一些扫描仪和建模方法则允许在几何形状，即这些形状可用数学公式描述．由此，人获取物体三维坐标信息的同时，获取其相应的RGB们提出了一种将这种可量化的几何形状从点云中分彩色信息．相较几何特征而言，彩色信息的获得为分割出来的算法．文献[1]用基于平面的分割算法检测收稿日期：3013-06-21基金项目：国家自然科学基金资助项目(81372057)；长海医院“1255”学科建设计划课题资助项目(CH1255102l1)作者简介：万燕(1970⋯)，女，湖北黄冈人，副教授，博士，

7、研究方向为图像处理与模式识别．E—mail：winniewan@dhu．edu．cn482东华大学学报(自然科学版)第40卷扫描建筑物的平面屋顶．文献[2]用基于平面的分割这使得算法本身忽略了物体的形状特征，容易导致算法，并利用霍夫变换重建出具有屋顶的三维模型．分割不理想．为了更好地利用点云的结构信息，本文文献[3]提出了一种检测柱面的分割算法．为了得到对点云进行网格重建，结合点云的色彩信息和形状一般的几何形状，有些算法通过检测几何边缘对点特征对点云进行分割．云进行分割．基于边缘的算法大致分为两部分，即根1基于网格的区域增长算法

8、据特征值检测单个边缘点和将这些边缘点连成一条平滑的曲线作为边缘．这里的“边缘”是由那些特征区域增长算法由文献[10]首先提出，并最初应值超出给定阈值的点云定义，点云特征包括法向量、用于二维图像处理．其主要思想是从像素中选取特坡度、曲率及其他特征．文献[4]将Ro