基于体素化和几何信息连通性的点云分割算法

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我们日常生活的环境不仅包括大量的复杂的物体,还具有动态不确定性。为了更好地场景理解,通常需要将点云数据分割。提出了一种基于体素和几何信息连通性结合的点云分割方法,该方法将自动地划分3D场景。为了减少噪声的影响,首先使用基于八叉树体素结构的三维体素来为点云建立空间索引。然后,计算出每个体素内的点的法线和质心作为体素的属性。根据体素的属性来计算体素之间的几何属性包括紧密度、平滑度、闭合性和连续性。提出的方法通过使用不同场景的点云进行测试,结果表明,该方法总体上优于LCCP点云分割算法。
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