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文檔簡介
1、點云分割是將具有相同或者相似性質(zhì)的數(shù)據(jù)點進行聚類。這需要從激光散亂點云數(shù)據(jù)中獲取原始的三維數(shù)據(jù)信息。近年來,國內(nèi)外許多學(xué)者在點云分割方面做了大量的研究,也取得了較多成果,并設(shè)計了許多算法來進行物體表面特征的提取,但他們通常是針對人造地物的三維物體表面進行曲面擬合以此來實現(xiàn)點云數(shù)據(jù)的分割。這是因為沒有任何拓?fù)潢P(guān)系的點云數(shù)據(jù)通常僅記錄了采樣點的三維坐標(biāo)信息。但近年來,激光掃描儀不僅能記錄其三維坐標(biāo)信息,還能記錄每個數(shù)據(jù)點的顏色信息,如紅、綠
2、、藍等;同時,現(xiàn)代三維掃描技術(shù)與建模技術(shù)的發(fā)展也促使著色點云成為三維建模領(lǐng)域的研究新熱點。另一方面,現(xiàn)有算法計算量偏大、對噪聲敏感的局限性,都促使著學(xué)者們盡量去尋找一種綜合幾何與顏色信息的能抗噪且能改善算法性能的分割算法去提取其表面特征。
本文中闡述的改進分割方法是隨著顏色信息和隨機霍夫變換(RHT)算法的引入而提出的。本文首先提出了融合幾何與顏色信息的分割策略,接而在種子平面創(chuàng)建過程中采用了檢測速度快且能改進算法性能的隨機霍
3、夫變換(RHT)算法。其分割算法包括以下步驟。首先引入k-d tree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)建立K鄰域以創(chuàng)建點云的拓?fù)溥B接關(guān)系,而后將RGB顏色信息傳遞到選擇的CIEL*a*b顏色空間中,并通過隨機霍夫變換檢測種子平面,最后綜合幾何和顏色相似條件來進行種子平面的創(chuàng)建和平面的區(qū)域生長。另外,本文引入了矢量中期濾波作為預(yù)處理過程來濾除顏色信息中的一些無關(guān)小細(xì)節(jié)和噪聲。
為了分析其算法性能,本文選取了德國某農(nóng)戶建筑物的地面掃描著色點云數(shù)據(jù)進行試驗
4、并將其輸入?yún)?shù)進行了優(yōu)化。然后,定義了性能度量框架來進行實際分割結(jié)果的量化分析,即將實際的分割結(jié)果與預(yù)先定義的參考模板進行比較匹配。同時本文通過實驗仿真檢測到的不同容差值的相應(yīng)分割類別(準(zhǔn)確分割、過度分割、分割不足、錯誤片段及噪聲片斷)的平面區(qū)域數(shù)目來驗證本文算法的分割效果;接而通過計算參考平面與實際分割相應(yīng)平面法向的角度均方根偏差度量了其平面目標(biāo)提取的幾何精度。本文也通過不同程度的簡化點云數(shù)據(jù)分析了算法性能。
本文算法的性能
5、首先是通過可視化檢測來評估的。接而再通過定義的性能度量框架進行更詳細(xì)的量化分析。試驗研究表明,綜合幾何及顏色相似信息為生長準(zhǔn)則的區(qū)域生長分割算法能產(chǎn)生更多有意義的分割,區(qū)域劃分更合理及更精確。但顏色信息對實際的分割結(jié)果也有不利的影響。比如目標(biāo)表面的顏色變化,陰影影響或干擾目標(biāo)的出現(xiàn)都容易導(dǎo)致不恰當(dāng)?shù)钠矫嫫巍?br> 總之,本文以地面激光掃描的著色點云數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),引入顏色空間 CIEL*a*b,采用隨機霍夫變換(RHT)算法和區(qū)域生長
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