基于三维形状匹配的点云分割

随着三维扫描技术的迅猛发展, 点云数据的数据量变得异常庞大, 这对点云计算的性能提出了更高的要求。因此, 如何有效提高算法的执行效率一直是该领域的研究热点和难点。日益增大的数据量隐藏了丰富的三维(3D)形状模型, 将形状模型参与到点云计算过程中, 为提高点云计算的执行效率提供了一种新的方法和思路。利用3D几何特征分析技术, 获取与形状相关的特征参数, 并使其参与到点云分割过程中, 提出了形状分割方法。利用八叉树算法组织点云数据, 发现数据之间的相邻关系, 依靠点云数据的密度自适应地双向线性调整八叉树并建立数据索引。使用规则图形建立3D形状模型库, 实现模型与分割区域的匹配, 进而提取分割区域的形状参数, 为提高点云数据计算的精度和速度奠定基础。在分割效果和分割时间上, 对比了不同算法, 验证了基于形状的点云分割算法的可行性以及稳健性。