三维点云数据区域分割的研究

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1、分类号：密级：UDC：编号：201321203010河北工业大学硕士学位论文三维点云数据区域分割的研究论文作者：王朝阳学生类别：学术性硕士学科门类：工学学科专业：仪器科学与技术指导教师：张宗华职称：教授DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofInstrumentScienceandTechnologySTUDYONTECHNOLOGIESOFREGIONSEGMENTATIONOFTHREE-DIMENSIONALPOINTCLOUDDATAbyWangChaoyangSuper

2、visor:Prof.ZhangZonghuaMarch2016摘要随着三维测量技术的不断提高以及相应设备的不断完善，三维测量进入了一个大数据量的时代，但相应的也带来了诸如存储、传输等问题。为解决这一问题，人们提出了数据精简。但是由于被测物体表面形状不尽相同，各部分复杂程度也不相同，对于一些复杂的点云数据若直接进行精简，就会丢失一些重要的特征点，甚至有些时候会出现点云数据难以直接简化的现象。这就为实现大量的点云数据的快速准确的精简带来了困扰。本文则以此为背景，研究了三维点云数据自适应的区域分割技术。本文选用Kinect设备对实际物体的三维点云数据进行了采集，并建立相应的拓扑关系

3、，按照格式的要求对此数据进行存储，以便实现后续的相关处理。接着，利用坐标转换法将点云数据的坐标转为PCL（PointCloudLibrary）环境下的坐标，并对点云数据添加颜色信息。在此基础上计算数据的法向量并调整其方向，并以此为据计算曲率值。最后本文提出通过相关算法计算得到阈值参数，并以此对对点云数据的曲率值进行判断，以便使点云数据可以按照不同类型自动进行分割，最终实现对三维点云数据自适应区域分割的算法。所提算法降低了以往分割算法的复杂程度，有效地避免了对初始值的依赖以及局部收敛等的弊端，提高了算法的效率以及分割的精度。关键字：三维点云K邻域PCL自适应分割区域增长采样一致性

4、IABSTRACTWiththeconstantimprovementofthe3D(ThreeDimensional)measurementtechnologyandthecorrespondingequipment,3DmeasuremententeredanageofBigData.Atthesametime,italsobringssomeissuessuchasstorage,transmissionandsoon.Tosolvetheproblem,thesimplifiedalgorithmsfor3Ddataareproposed.However,thesurf

5、aceshapeofthemeasuredobjectandthecomplexitylevelofthetestedpartaredifferentfromeachother.Forsomecomplexsurfacewithgreatchangesofcurvature,itislikelytolosesomeimportantfeaturepointswhensimplifythepointclouddirectly,andfurthermoresomepointcloudjustcannotbesimplified,whichmakeitdifficulttosimpl

6、ifypointclouddatarapidlyandexactly.Therefore,thisthesisstudiestheadaptiveregionsegmentationtechniquesof3Dpointclouddatabasedonthisbackground.Inthispaper,the3DpointclouddataofrealobjectsarecollectedthroughKinectandthecorrespondingtopologicalrelationshipsareestablished.Thenthedatahavebeenstror

7、edastherequestedformatforsubsequentprocessing.Next,addingthespacecolorinformationtothedataandtransformingthecoordinateintoanotherformsuitableforPCL.Then,calculatingthenormalvectorandadjustingitsdirectiontogetthecurvature.Finally,putforwardasegmenta