基于凹凸性方法的杂乱场景点云分割算法

摘要：

为了处理杂乱场景中多个物体的分割问题,提出了一种基于RGB-D点云数据的分割方法;该方法先将场景点云超体聚类分解为基于体素网格的邻接图,然后对邻接图的边缘进行分类创建凸度图,再通过区域生长合并具有凸关系的分块从而得到未知物体.此外,提出用欧几里得算法对区域生长进行改进,发现对于碗和杯子这类具有内部凹面的物体有较好地分割效果.在对象分割数据库和手动提取场景中的实验结果,表明该方法可以在杂乱的桌面场景中分割各种形状的对象.

关键词：计算机视觉、超体聚类、凹凸性、欧几里得、点云分割

所属期刊栏目：18

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61672473

在线出版日期：2018-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：43-47