点云模型分割及应用技术综述

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1、万方数据第38卷第4期计算机科学Y01．38No．42011年4月Computer．ScienceApr201l点云模型分割及应用技术综述刘进h2武仲科1周明全1(北京师范大学信息科学与技术学院北京100875)1(山东财政学院计算机信息工程学院济南250014)2摘要介绍了点云模型分割的定义、分类和应用情况；比较、分析和评价了几类典型的点云模型分割算法，如边缘检测法、扫描线算法、聚类方法、基于图的分割方法等；给出了每种方法的应用特点和应用环境；指出了目前点云模型分割技术方法中存在的主要问题；分类介绍和评价了点云分割在相关应用中的研究工作；最后展望了点云分割技术今后的发展方向。

2、关键词点云，分割，激光扫描中图法分类号TP391文献标识码AReviewofPointCloudSegmentationandApplicationLIUJinl’2WUZhong-kelZHOUMing-quanl(CollegeofInformationScienceandTechnology。BeijingNormalUniversity．Beijing100875。China)1(SchoolofComputerandInformationEngineering．ShandongUniversityofFinance．Jinan250014。China)2Abstrac

3、tAsummaryofthedefinition，classificationandapplicationofpointcloudsegmentationwaspresented．severalkindsoftypicalpointcloudsegmentationalgorithmwerecompared，analyzedandevaluated，suchasedge-detectionmethod，suHace-growingmethod，scan-linemethod，clusteringmethods，graphpartitioningmethods，etcThecha

4、racteri-sticsandapplicationenvironmentsofeachmethodwerepresented．Themainproblemsinpointcloudsegmentationmethodswerepointedout，andthedescriptionandevaluationofpointcloudsegmentationinrelatedfieldswereconduc—ted．Atlast，problemsandprospectofthetechniqueswerealsodiscussed．KeywordsPointcloud，Segm

5、entation，Laserscanning1引言早在20世纪80年代，Levoy和WhittedⅢ就提出直接用点作为基础图元绘制复杂的三维几何模型，当时并没有引起人们过多的关注。近年来，随着模型多边形复杂度的剧增，点模型的优势越发明显。以点云为研究对象的基于点的计算机图形学已经越来越受到关注。基于三维激光扫描建模方法的数字几何处理技术成为图形学中的一个研究热点嵋]。如何根据设计目标对三维激光扫描仪扫描得到的模型进行修改、重用。已成为一个重要问题。点云模型的分割问题也由此提出，并成为近年来图形学方面的一个热点问题。2点云模型分割概述分割是指将i维空间中的点划分成更小的、连贯和连

6、接的子集的过程。经过分割后，具有相似属性的点归为一类。这些点的子集应该是“有意义的”，分割后应该得到一系列我们感兴趣的对象，如屋顶、树木、街道等。这些分割部分通常以简单几何图元的形式表示(例如一个屋顶就呵以看作是一个图元)，图元的分割和提取一般同时进行，而不是分步进行[“。现有的分割方法大多是针对2．5D深度图像或TIN模型的。在将这些分割算法推广应用到非结构化t维点云中的时候会遇到很多限制。另一方面．将数据从一种模型转换到另一种模型时也会导致信息的丢失。这是基于深度图像的分割方法的一个很严重的缺陷，而且大规模点云数据转换的计算成本也非常高。因此。需要直接在点云模型上实现分割操

7、作r8]。分割是i维虚拟重建的基础工作。尤其是在建筑虚拟重建问题中，考虑到需要获取更多的建筑物外观细节，一般采用地面激光扫描仪。现在-三维激光扫描仪已经可以同时记录每一个扫描点的三维坐标和它的RGB颜色值r271。3典型的点云模型分割方法根据所采用的数学方法，现有的分割算法可分为以下几类。3．1边缘检测法在计算机视觉领域中，图像分割的边缘检测算法已经比较成熟【3’41。雷达数据可以转换为深度图像(如数字表面模到稿日期：2010-05—16返惨日期：2010-10-11本文受国家。863”计划