点云分割是三维点云数据处理的关键环节,是三维重建、场景理解和目标识别的基础步骤。对分割算法进行深入优化设计,提高算法的分割精度和效率,是点云分割领域的重要研究课题。本文在总结点云分割研究现状的前提下,针对现有分割算法存在分割边界粗糙、分割区域不平滑等问题,提出一种基于超体素区域增长的点云分割算法,可以有效避免欠分割和过分割,实现点云数据的精准分割。本文完成的主要工作如下:超体素的过分割处理。对点云数据进行过分割处理,得到依附于物体边界、均匀平滑的超体素。首先,将无组织的点云数据进行体素化,得到具有固定分辨率的体素云。考虑体素空间内的26邻域,通过遍历KD树建立体素数据的邻接关系图。然后,在体素空间内进行网格化处理筛选种子体素,对聚类算法进行初始化。在邻接关系图的基础上,通过考虑空间位置、几何特征和边界信息来计算邻接体素的距离关系。最后,利用流约束的聚类算法,从种子体素开始进行聚类生成超体素,完成体素云的过分割处理。超体素的区域增长融合。对过分割得到的超体素依据区域增长原理进行融合,实现点云数据的分割。首先,对过分割得到的超体素数据进行平面拟合,利用平面拟合的残差值来衡量超体素表面的曲率变化,设置合理的残差阈值筛选种子超体素,使得该分割方法可以在表面光滑但空间不连通的区域或者边界处断开,确保分割区域的空间连通性。其次,在区域融合的过程中,引入点特征直方图来捕获超体素数据的表面几何特征,利用法线方向变化来确保分割区域的光滑性,通过综合考虑几何特征和光滑性约束对超体素进行局部融合,避免过分割和欠分割的问题。最后,通过归一化处理特征向量计算邻接超体素之间的相似性距离,利用区域增长的原理实现超体素数据的局部融合。本文提出的超体素区域增长的点云分割算法,采取“先过分割,再融合”的思想,实现点云数据的精确分割。针对多组不同场景的数据集进行对比实验,本文的算法不仅保持了传统区域增长算法简单、快速的优点,而且降低了噪声和异常值对分割结果的干扰,增强了算法处理复杂场景的稳定性和精确性;在提高分割效率的同时,确保最终的分割结果具有平滑的分割区域和精确的分割边界。