三維點云的分割及骨架提取研究

作者：范保青,姚劍敏,林志賢,嚴群,李成躍

摘要：針對在三維點云環境下分離目標物體所出現的過度分割問題,提出一種結合隨機抽樣一致性和顏色差值區域聚類的分割方法。首先利用RANSAC算法去除場景中大部分平面,使得目標物體和連成片的點云脫離,然后結合點云的距離閾值和目標顏色差值,得到目標點云數據。針對L1中值算法對曲率較大模型的骨架提取存在的不足,進行了改進。通過L1中值算法對點云模型進行骨架提取,得到點云的骨架點,然后沿端點方向向外進行最大內切球的球心提取,最后連接多個球心及骨架末端點,得到符合人類視覺效果的骨架。改進的算法提高了L1中值對曲率較大點云骨架提取的準確性。

發文機構：福州大學物理與信息工程學院

關鍵詞：Kinect深度圖像三維點云點云分割改進骨架提取Kinect depth image3Dpoint cloudpoint cloud segmentationimproved skeleton extraction

分類號： P237[天文地球—攝影測量與遙感]