[发明专利]一种点云分割方法、装置、计算机可读存储介质及终端

说明书

本发明属于点云数据分割技术领域，特别是涉及一种点云分割方法、装置、计算机可读存储介质及终端。一种点云分割方法，包括：对所采集到的点云数据进行滤波处理，得到的滤波后的点云数据，得到精简处理后的离散点云，计算所有离散点云的曲率，并获取曲率中的最小值，将最小值对应的离散点云作为当前种子点云，以预设半径为尺寸，获取所述当前种子点云的预设半径圆邻域内的所有邻近点云，计算当前种子点云与每一个邻近点云的法线夹角、法线夹角所对应的平滑阈值、所有邻近点云的曲率值及曲率值所对应的曲率阈值。本可以有效的对一些离主体较远的离群点进行去除，本发明在保证不影响点云数据特征的前提下，大大的提高了数据处理的速度。

技术领域

本发明属于点云数据分割技术领域，特别是涉及一种点云分割方法、装置、计算机可读存储介质及终端。

背景技术

点云分割是根据空间、几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征，点云的有效分割往往是许多应用的前提，例如逆向工作，CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割，然后才能更好的进行空洞修复曲面重建，特征描述和提取，进而进行基于3D内容的检索，组合重用等。

目前比较常用的点云分割方法有：欧式聚类、区域生长、最小分割等方法，其中区域生长由于其思想简单、算法易于实现、生长规则可以自由指定从而得到广泛应用。

传统的区域生长参数调整不够灵活，分割可控性差，以及数据中包含的噪声，以及曲率分布不均都会大幅度影响分割效果，导致空洞及过分割。而且在三维点云区域生长中主要采用随机采样一致性算法获取种子点云，但是基于此法进行区域生长容易出现分割不稳定的情况。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种点云分割方法、装置、计算机可读存储介质及终端，用于解决现有技术中的点云分割计算速度慢、分割效率低、需要人工重复设置阈值的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种点云分割方法，所述点云分割方法包括：

S1、采集点云数据，并对所采集到的点云数据进行滤波处理，得到滤波后的点云数据；

S2、对所述滤波后的点云数据进行精简处理，得到精简处理后的离散点云；

S3、计算所有离散点云的曲率，并获取曲率中的最小值，将最小值对应的离散点云作为当前种子点云；

S4、以预设半径为尺寸，获取所述当前种子点云的预设半径圆邻域内的所有邻近点云，并计算：所述当前种子点云与每一个邻近点云的法线夹角、法线夹角所对应的平滑阈值、所有邻近点云的曲率值及曲率值所对应的曲率阈值；

S5、设置一空的种子点云序列、空的聚类区域；

S6、针对第一邻近点云，判断目标夹角是否小于所述平滑阈值，如果是，将该邻近点云加入到聚类区域中，其中，所述目标夹角为所述第一邻近点云的法线与所述当前种子点云的法线所形成的夹角，所述第一邻近点云为所述当前种子点云的任意一个邻近点云；

S7、针对所述聚类区域中的邻近点云，获取所有曲率值小于曲率阈值的第二邻近点云，删除当前种子点云，并将所述第二邻近点云加入到种子点云序列；

S8、判断种子点云序列是否为空，如果否，从所述种子点云序列中选取任意一种子点云作为当前种子点云，返回步骤S4执行，如果是，分割结束。

在本发明的一实施例中，所述采集点云数据的步骤，包括：

利用ZED双目相机采集点云数据。

在本发明的一实施例中，所述对所采集到的点云数据进行滤波处理的步骤，包括：

采用双边滤波算法，将点云数据中的任意一个点作为采样点；

取所述采样点的目标区域范围内的邻近采样点；