[发明专利]一种彩色3D点云超体素凹凸分割算法

权利要求书

1.一种彩色3D点云超体素凹凸分割算法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1，分别利用统计离群消除滤波器和体素网格滤波器对3D点云数据进行去噪和简化处理，得到简化后的3D点云数据；

步骤2，利用八叉树将经步骤1后得到的3D点云数据划分成若干个大小形同的体素，计算各个体素的平均曲率，并将平均曲率最小的体素作为种子体素，进行区域增长，形成超体素；

步骤3，经步骤2后，构建超体素邻接关系图，将相邻超体素间凹凸性、连续性检判定和颜色判定值作为超体素邻接关系图边上的权值；

步骤4，选取任意超体素作为种子超体素，判断相邻超体素间凹凸性、连续性、色差值是否满足要求，当凹凸性权值、连续性权值、色差权值均为真时，进行区域增长；反之，停止增长，具体为：计算相邻超体素间凹凸关系，若为凸关系，则凹凸关系权值E₁＝true；计算每个超体素和其相邻超体素间距离d_t，若d_t阈值d，则两个超体素之间无邻接边，连续性权值E₂＝false，否则，两个超体素之间有邻接边，连续性权值E₂＝true；计算每个超体素的平均彩色值，之后依次计算相邻超体素彩色差值，若此差值小于彩色阈值6时，则相邻超体素进行合并，进行区域增长，色差权值E₃＝true；

步骤5，经步骤4后，判断邻接关系图中是否存在未标记归并的超体素，若存在，则重复步骤4，直至所有的超体素都归并标记处理完，结束增长，即可得到分割结果。

2.根据权利要求1所述的一种彩色3D点云超体素凹凸分割算法，其特征在于，所述步骤1，具体按照以下步骤实施：

步骤1.1，利用统计离群消除滤波对3D点云数据进行去噪处理，具体步骤为：

步骤1.11，计算3D点云数据中每个点到其最近k邻域点的平均距离d；

步骤1.12，经步骤1.11后，计算每个点的平均距离d的期望值d_m和标准差s；

步骤1.13，经步骤1.12后，计算每个点的距离阈值d_t1，若dd_t1，则滤除该点，否则，保留；

距离阈值d_t1的计算公式，如式(1)所示：

d_t1＝d_m+λ*s (1)；

式(1)中，λ为参数，λ＝0.1；d_m为期望值；s为标准差；

步骤1.2，利用体素网格滤波器对经步骤1.1后得到的3D点云数据进行滤波，具体步骤为：

步骤1.21，利用八叉树将经步骤1.1后得到的3D点云数据划分为若干个小立方体素，并计算每个小立方体素的重心点值；

步骤1.22，利用经步骤1.21后得到的重心点值代替每个小立方体素中的所有3D点云数据，得到简化后的3D点云数据。

3.根据权利要求1所述的一种彩色3D点云超体素凹凸分割算法，其特征在于，所述步骤2中，体素内所有点的平均曲率计算公式，如式(3)所示：

式(3)中，N为体素内的所有点数；

体素中某点z的曲率K计算公式，如式(2)所示：

式(2)中，cotα_ij为连接z_i边的对角，cotβ_ij为连接z_j边的对角，N_(i)为z邻域内点集合，A_min为点z的最小邻域面积。