非结构环境下一种改进的区域生长点云分割方法
点云分割的五种方法
点云分割的五种方法点云分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在将三维点云数据分割成不同的部分或物体。
点云分割在许多领域中都有广泛的应用，比如自动驾驶、机器人导航和三维重建等。
下面将介绍五种常见的点云分割方法。
第一种方法是基于几何特征的点云分割。
这种方法利用点云的几何特征，比如法向量、曲率等信息来进行分割。
通过计算点云中每个点的几何特征，并根据这些特征将点云分成不同的部分。
这种方法简单直观，但对于复杂的点云数据可能不够准确。
第二种方法是基于颜色的点云分割。
这种方法利用点云中每个点的颜色信息来进行分割。
通过计算点云中每个点的颜色特征，并根据这些特征将点云分成不同的部分。
这种方法适用于具有明显颜色差异的点云数据，比如彩色点云。
第三种方法是基于深度学习的点云分割。
这种方法利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或自编码器（AE），对点云进行学习和分割。
通过输入大量的标记点云数据训练深度学习模型，然后使用该模型对未标记点云数据进行分割。
这种方法在准确性方面表现出色，但需要大量的标记数据和计算资源。
第四种方法是基于区域生长的点云分割。
这种方法从一个种子点开始，逐渐将与该种子点相邻的点加入到同一个区域中，直到达到预设的条件为止。
这种方法适用于具有连续性的点云数据，比如平面或曲面。
第五种方法是基于图论的点云分割。
这种方法将点云看作一个图，其中每个点表示一个节点，点之间的连接表示它们之间的关系。
通过在该图上进行图论算法，如最小生成树或最大流最小割，将点云分成不同的部分。
这种方法可以有效地处理点云数据的连通性和噪声问题。
点云分割是计算机视觉中的一个重要任务，有许多不同的方法可以实现。
每种方法都有其优缺点，适用于不同类型的点云数据。
在实际应用中，需要根据具体问题的要求选择合适的方法。
随着计算机视觉和深度学习的发展，点云分割的方法将会不断进步和改进，为更广泛的应用场景提供更好的解决方案。
点云单木分割 区域生长算法
点云单木分割区域生长算法
点云单木分割的区域生长算法是一种基于种子点的点云分割方法。
这种方法在每个种子点周围逐步生长区域，直到满足停止条件为止。
以下是该算法的基本步骤：
初始化：选择一个种子点作为起始点，并将其标记为已访问。
生长准则：定义一个生长准则，用于判断相邻的点是否可以归属到同一区域。
常用的准则包括距离、法向量和颜色等属性的相似度。
生长策略：从种子点开始，遍历其相邻点，根据生长准则判断是否将其加入同一区域。
如果满足条件，则将该点标记为已访问，并将其加入当前区域。
不断生长：重复上述步骤，不断扩展当前区域，直到没有新的点满足生长条件。
种子点选择：可以通过手动选择、基于采样或者聚类等方式选择种子点。
在点云单木分割中，区域生长算法被用来将点云数据分割成单个树木。
算法的输出是一个聚类集合，每个聚类代表一棵树木。
通过选择合适的生长准则和种子点，算法可以将点云中的树木分割出来，为后续的处理和分析提供基础。
基于凹凸性方法的杂乱场景点云分割算法
基于凹凸性方法的杂乱场景点云分割算法黄镇;韩慧妍;韩燮【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.%In order to deal with the problem of segmentation of multiple objects in clutter scene , a segmentation method based on RGB-D point cloud data was proposed .The method firstly decomposed the scene cloud superclass cluster into the adjacency graph based on the voxel mesh , then classified the edge of the adjacent graph to create the convexity graph , and then merged the convexity with the convexity through the regional growth to get the un-known object .In addition , it was proposed to improve the regional growth with the Euclidean algorithm and found that the objects with internal concave surfaces such as bowl and cup had a better segmentation effect .The results in the object segmentation database and the manual extraction of the scene indicate that the method can segment ob -jects of various shapes in cluttered desktop scenes .【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2018(018)014【总页数】5页(P43-47)【关键词】计算机视觉;超体聚类;凹凸性;欧几里得;点云分割【作者】黄镇;韩慧妍;韩燮【作者单位】中北大学大数据学院,太原030051;中北大学大数据学院,太原030051;中北大学大数据学院,太原030051【正文语种】中文【中图分类】TP391.41尽管进行了很长时间的研究，将场景分割成物体仍是计算机视觉中比较有挑战性的课题之一[1]。
【CN109978885A】一种树木三维点云分割方法及系统【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910195641.X(22)申请日 2019.03.15(71)申请人 广西师范大学地址 541004 广西壮族自治区桂林市七星区育才路15号(72)发明人 陆声链 李帼 (74)专利代理机构 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112代理人 刘梅芳(51)Int.Cl.G06T 7/10(2017.01)G06T 7/90(2017.01)G06T 15/00(2011.01)(54)发明名称一种树木三维点云分割方法及系统(57)摘要本发明公开了一种树木三维点云分割方法及系统，实施方案包括如下步骤：S1获取树木的颜色特征；S2计算树木不同器官的颜色差异；S3点云分割；S4噪声剔除。
这种方法操作简单，易于实施，无需经过复杂的人工交互和运算就能实现树木三维点云的自动分割，能为树木形态结构解析、冠层生理生态分析、树木三维重构应用提供准确的测量参数支持。
本发明同时还公开了一种树木三维点云分割系统。
权利要求书3页 说明书7页 附图5页CN 109978885 A 2019.07.05C N 109978885A1.一种树木三维点云分割方法，其特征是，包括如下步骤：S1获取树木的颜色特征：采用数码相机获取目标树木的图像，计算图像中不同器官即枝干、叶子、果实、花朵的颜色的统计特征，其过程为：S11：采用数码相机拍摄不同光照条件下目标树木的3-5张图像；S12：采用图像处理软件，分别从步骤S11获取的每张图像上分别提取叶子、枝干包括树干和小枝条、果实、花的小图像块5-8个，图像块的高度相同，宽度可灵活选取；S13：将步骤S12从步骤S11获取的多张图像提取得到的所有同类器官的小图像块拼接成一张图像，记拼接后的叶子图像为Fl，枝干图像为Fb，果实图像为Ff，花图像为Fo；S14：计算图像Fl、Fb、Ff、Fo的颜色均值，得到图像Fl的颜色均值C Fl、图像Fb的颜色均值C Fb、图像Ff的颜色均值C Ff和图像Fo的颜色均值C Fo，其中，颜色均值的计算方法为对图像中的每个像素点的R、G、B三个分量值分别累加，三个分量值累加后的结果分别除以图像总的像素点个数，得到平均后的三个分量值，即为该图像的颜色均值；S2计算树木不同器官的颜色差异：计算目标树木同种器官颜色上的差异，以及不同器官间的颜色差异，其过程为：S21：计算树木器官类内颜色差异，以叶子的类内颜色差异cd l为例，计算方法为公式(1)：式中C Fl_R为图像Fl的颜色均值C Fl的R分量值,C Fl_G为C Fl的G分量值，C Fl_B为C Fl的B分量值，CP i_R为图像Fl中第i个像素点的颜色的R分量值，CP i_G为图像Fl中第i个像素点的颜色的G分量值，CP i_B为图像Fl中第i个像素点的颜色的B分量值，n为图像Fl的总像素个数；同理可计算得到枝干、果实和花的类内颜色差异cd b、cd f、cd o；S22:计算器官的类间颜色差异，叶子与枝干的类间颜色差异cd l—b的计算方法如公式(2)：cd l-b＝|C Fl_R-C Fb_R|+|C Fl_G-C Fb_G|+|CF Fl_B-C Fb_B| (2)，同理，可计算得叶子与果实的类间颜色差异cd l—f如公式(3)cd l-f＝|C Fl_R-C Ff_R|+|C Fl_G-C Ff_G|+|CF Fl_B-C Ff_B| (3)；叶子与花朵的类间颜色差异cd l—o如公式(4)：cd l-o＝|C Fl_R-C Fo_R|+|C Fl_G-C Fo_G|+|CF Fl_B-C Fo_B| (4)；枝干与果实的类间颜色差异cd b—f如公式(5)：cd b-f＝|C Fb_R-C Ff_R|+|C Fb_G-C Ff_G|+|CF Fb_B-C Ff_B| (5)；枝干与花朵的类间颜色差异cd b—o如公式(6)：cd b-o＝|C Fb_R-C Fo_R|+|C Fb_G-C Fo_G|+|CF Fb_B-C Fo_B| (6)；果实与花朵的类间颜色差异cd f—o如公式(7)：cd f-o＝|C Ff_R-C Fo_R|+|C Ff_G-C Fo_G|+|CF Ff_B-C Fo_B| (7)；S3点云分割：其过程为：S31：将获得的包括颜色信息的果树三维点云导入数据集Da；S32：建立4个空的数据集，Dl、Db、Df和Do，分别用来存放分类得到的叶子、枝干、花和果实的三维数据点；S33：对Da中的每个数据点v i，循环执行如下操作，直到数据集Da为空，(1)分别计算v i的颜色与步骤S14计算得到的各个不同类型器官的图像均值的距离，其中数据点v i的颜色与叶子图像均值的距离cd vi_l通过公式(8)获得：cd vi_l＝|v i_R-C Fl_R|+|v i_G-C Fl_G|+|v i_B-C Fl_B| (8)，其中，v i_R是v i点的R分量颜色值，C Fl_R是叶子图像均值的R分量值；v i_G是v i点的G分量颜色值，C Fl_G是叶子图像均值的G分量值；v i_B是v i点的B分量颜色值，C Fl_B是叶子图像均值的B 分量值，同理，点v i的颜色与枝干图像均值的距离cd vi_b通过公式(9)获得：cd vi_b＝|v i_R-C Fb_R|+|v i_G-C Fb_G|+|v i_B-C Fb_B| (9)；点v i的颜色与花朵图像均值的距离cd vi_f通过公式(10)获得：cd vi_f＝|v i_R-C Ff_R|+|v i_G-C Ff_G|+|v i_B-C Ff_B| (10)；点v i的颜色与果实图像均值的距离cd vi_o通过公式(11)获得：cd vi_o＝|v i_R-C Fo_R|+|v i_G-C Fo_G|+|v i_B-C Fo_B| (11)；令a＝/cd l-cd vi_l/，b＝/cd b-cd vi_b/，c＝/cd f-cd vi_f/，d＝/cd o-cd vi_o/；(2)对a、b、c和d按升序进行排序；(3)根据排序结果，按如下4种情况进行处理：①若a最小：在此情况下，若a≤cd l，则将点v i加入到Dl中；否则，对cd l_b、cd l_f和cd l_o进行排序，若cd l_b最小，则将点v i加入到Db中，若cd l_f最小，则将点v i加入到Df中，若cd l_o最小，则将点v i加入到Do中；②若b最小：在此情况下，若b≤cd b，则将点v i加入到Db中；否则，对cd l_b、cd b_f和cd b_o进行排序，若cd l_b最小，则将点v i加入到Dl中，若cd b_f最小，则将点v i加入到Df中，若cd b_o最小，则将点v i加入到Do中；③若c最小：在此情况下，若c≤cd f，则将点v i加入到Df中；否则，对cd l_f、cd b_f和cd f_o进行排序，若cd l_f最小，则将点v i加入到Dl中，若cd b_f最小，则将点v i加入到Db中，若cd f_o最小，则将点v i加入到Do中；④若d最小。
点云数据的分割方法、装置、计算机设备和存储介质[发明专利]
![点云数据的分割方法、装置、计算机设备和存储介质[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/0b1c13e65ebfc77da26925c52cc58bd630869345.png)
专利名称：点云数据的分割方法、装置、计算机设备和存储介质
专利类型：发明专利
发明人：彭泊涵,李兵,周庆,吕扬,杨伯钢,侯庆明,赵博,王建楠,徐政,张良
申请号：CN202110794613.7
申请日：20210714
公开号：CN113436223B
公开日：
20220524
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本申请涉及一种点云数据的分割方法、装置、计算机设备和存储介质。
该方法包括：获取第一点云数据集；按照第一点云数据集的几何特性，分割第一点云数据集，得到第二点云数据集；获取第二点云数据集的主轴方向，并在第二点云数据集的主轴方向上对第二点云数据集进行拟合，得到拟合结果；根据拟合结果设置分割参数；按照分割参数，分割第二点云数据集，得到至少一个目标点云数据集。
能兼顾第二点云数据集的空间分布差异，提高点云数据的分割精度。
申请人：北京市测绘设计研究院
地址：100089 北京市海淀区羊坊店路15号
国籍：CN
代理机构：北京华进京联知识产权代理有限公司
代理人：吴娜娜
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基于区域生长算法的复杂建筑物屋顶点云分割
基于区域生长算法的复杂建筑物屋顶点云分割朱军桃; 王雷; 赵传; 郑旭东【期刊名称】《《国土资源遥感》》【年(卷),期】2019(031)004【总页数】6页(P20-25)【关键词】LiDAR点云; Delaunay三角网; RANSAC算法; Alpha Shape算法【作者】朱军桃; 王雷; 赵传; 郑旭东【作者单位】桂林理工大学测绘地理信息学院桂林 541006; 广西空间信息与测绘重点实验室桂林 541006; 信息工程大学地理空间信息学院郑州 450001【正文语种】中文【中图分类】P2370 引言随着机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)测量技术的不断突破，其应用前景广为人们关注。
利用高密度的LiDAR数据构建3D城市模型相比于影像匹配更加容易，而对城市中的建筑物进行模型重建无疑需要对复杂的建筑物屋顶进行精细化分割。
由于复杂建筑物的屋顶存在较多大小不一的面片，其点云分布散乱且存在噪声等问题，使现有算法在精确分割建筑物屋顶面时仍面临着严峻挑战。
对建筑物屋顶点云进行分割方法主要包括3类：①基于模型匹配的算法，由于实际中建筑物往往包含多个顶面，随机采样一致性算法(random sampleconsensus,RANSAC)[1-3]以迭代的方式从含有大量局外点中获得最优的模型参数从而受到广泛关注，但局外点所占比例往往需要以很高迭代次数才能获得最优模型参数，导致时间成本巨大，不利于对复杂建筑物的屋顶面点云分割；②基于特征聚类的算法[4-5]，此类方法通过采样点邻域计算出采样点微分几何属性，几何属性的估算受采样点邻域大小以及测量误差影响，同时其阈值敏感性高，若设置不当就会造成建筑物屋顶面分割效果不理想甚至分割失败；③基于区域生长算法[6-8]的算法，区域生长算法可简单描述为从某种子点开始，以种子点与邻域内点具有某种一致关系划分点集，其中以法向量及曲率划分方式居多，同特征聚类方法一样，由于单个激光点不存在矢量属性，往往以种子点邻域内激光点采用拟合或计算特征值等方式近似表达种子点的法向量或曲率信息等，而邻域的选取与测量误差会直接影响所表征点的矢量信息，种子点的生长过程中邻近点的搜索方式同样可能影响生长结果，此类问题导致了区域生长算法在分割建筑物屋顶点云时易产生错误分割，且各屋顶面交界处采样点难以准确分割。
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非结构环境下一种改进的区域生长点云分割
方法
非结构环境下的点云分割是计算机图形学和计算机视觉领域中的
一个重要问题。
传统的点云分割方法主要基于区域生长、形状特征和
颜色特征等来进行分割，但在非结构环境下，这些方法往往面临诸多
挑战，如噪声、不确定性和复杂的几何结构等。
因此，本文将介绍一
种改进的区域生长点云分割方法，以解决这些挑战。
该方法的基本思想是将点云分为若干个连通的组成部分，每个组
成部分都具有相似的几何和颜色特征。
具体步骤如下：
1.数据预处理：首先，对输入的点云数据进行预处理，包括去噪、重采样和法向量估计等。
这可以提高后续步骤的准确性和效率。
2.种子点选择：从点云中选择一些种子点作为生长的起始点。
这
些种子点可以通过采样、密度或手工选择等方式获取。
选择的种子点
应具有明显的特征，例如高曲率点或颜色变化显著的点。
3.区域生长：从选定的种子点开始，通过计算邻域内的几何和颜
色特征，逐步生长出与种子点相似的区域。
具体来说，可以利用曲率、法向量和颜色值等特征来判断当前点是否属于该区域。
如果满足条件，则将该点添加到当前区域，并将其标记为已访问。
继续在当前区域内
生长，直到没有满足条件的点为止。
4.区域合并：上述步骤可以得到多个具有不同特征的区域。
为了
进一步精炼分割结果，需要对这些区域进行合并。
可以采用相似性度
量方法来判断两个区域是否应该合并。
比如，可以计算两个区域之间
的几何距离、颜色距离或形状一致性等指标来评估其相似性。
如果相
似性超过一个预设的阈值，则将两个区域合并成一个。
5.后处理：最后，对分割结果进行后处理，包括去除小区域、修
复孔洞和平滑边界等。
这可以进一步提高分割结果的质量和精度。
相比传统的点云分割方法，该方法的改进之处在于引入了颜色特
征和区域合并的步骤。
颜色特征可以帮助区分不同物体，特别是在非
结构环境下颜色可能是唯一的区分标志。
区域合并可以进一步提炼分
割结果，去除无关的细节和噪声。
该方法的优势在于适用于非结构环境下的点云分割，并且可以在大规模数据上进行有效处理。
同时，该方法还可以灵活地根据需要进行参数设置，以适应不同的应用场景。
不过，该方法仍然存在一些挑战，例如如何选择合适的种子点、如何确定合并的阈值等，这些问题需要进一步研究和改进。
总之，改进的区域生长点云分割方法在非结构环境下具有一定的应用前景。
通过引入颜色特征和区域合并的步骤，可以有效地提高分割结果的准确性和鲁棒性。
然而，该方法仍然需要进一步的研究和改进，以应对复杂的场景和挑战。