[发明专利]一种基于帧间相似性的点云分割方法

权利要求书

1.一种基于帧间相似性的点云分割方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、点云视频分组阶段：将给定的点云视频分成多个固定长度的视频帧组，每个视频帧组中包含一个参考帧和多个预测帧；

S2、参考帧点云片生成阶段：对参考帧进行聚类分割，生成多个固定大小且互不相交的点云片；

S3、预测帧点云片生成阶段：对上一阶段生成的参考帧点云片运用迭代最近点算法做点云配准，生成转换后的参考帧点云片，然后关联预测帧与转换后的参考帧点云，生成初始预测帧点云片；

S4、预测帧点云片调整阶段：对上一阶段生成的初始预测帧点云片，调整点云片内的点，使预测帧点云片与参考帧点云片点数一致，位置对应；

S4的具体过程如下：

S41、对上一阶段生成的每个点云片对，构建一个分辨率为r的八叉树，共有m个节点，每个节点都是一个点集：

；

其中，是指八叉树m个节点中的第i个节点，和分别是变换后的参考帧和预测帧的点集，每个节点都由来自经过变换的参考帧点和预测帧点组成；

S42、对于点数少于的预测帧点云片，从经过变换的参考帧点云片中选取点复制到预测点云片中；

如果同时包含来自经过变换的参考帧点和预测帧点的节点中有足够的来自经过变换的参考帧点用来复制，优先选择具有最多来自经过变换的参考帧点和任意预测帧点的节点，候选点是具有最近预测帧邻居的节点；只要点被复制，近期就不会在该节点及在其2r范围内的相邻节点中进行选点，反复选择点和复制点，直到该点云片有个点；

如果同时包含来自经过变换的参考帧点和预测帧点的节点中没有足够的来自经过变换的参考帧点用来复制，首先直接复制这些节点中的所有经过变换的参考帧点，然后从只有经过变换的参考帧点的节点中选择仍然缺失的点，检查这些节点中的点，复制具有最近预测帧邻居的点，直到预测帧点云片具有个点；

对于点数多于的预测帧点云片，优先选择具有最多预测帧点的节点，从中随机删除一个预测帧点，并且近期不会从该节点及在其2r范围内的相邻节点中删除点，迭代删除预测帧点，直到预测帧点云片具有精确的个点。

2.根据权利要求1所述的一种基于帧间相似性的点云分割方法，其特征在于，S1中，视频帧组中的第一帧为参考帧，剩余帧都是预测帧。

3.根据权利要求1所述的一种基于帧间相似性的点云分割方法，其特征在于，S1中，一个参考帧中共有个点，每个点云片中预计包含个点，为得到多个完整的点云片，需要从参考帧点云中随机删除XmodN个点，mod表示取余数。

4.根据权利要求1所述的一种基于帧间相似性的点云分割方法，其特征在于，S2的具体过程如下：

S21、首先对参考帧点云依据点云三维坐标均匀分割成多个点云块，对于点数多于的点云块对半分割，直至所有点云块中的点数均小于等于；

S22、对点数最多的个点云块，计算点云块内所有点坐标的均值作为参考帧的初始聚类中心，依据点到各个聚类中心的距离，选取距离最近的聚类中心作为该点所属的聚类中心，最终将参考帧点云聚类分成个初始点云片，表示取整数；

S23、迭代地在相邻点云片间移动点，直至所有点云片中点的数量均为预计点云片大小，使点云片大小一致；

S24、检查相邻点云片中点到聚类中心的距离，如果存在点距离相邻点云片聚类中心更近的情况，就进行相邻点云片间的点交换，避免相邻点云片的重叠，保证点云片中点更加紧凑。