[发明专利]一种基于3D双边对称的复杂桌面点云分割的方法

说明书

一种基于3D双边对称的复杂桌面点云分割的方法，属于计算机图像视觉领域。首先对采集的桌面复杂点云做精简预处理，然后通过提取和匹配点云中的曲面法线的边缘曲线，有效地检测场景中的3D双边对称，建立对称假设并使用对称假设来初始化分割过程，最后，根据双边对称约束属性进行点云分割。实验结果表明，本发明的方法可以将桌面复杂点云分割完全，并使得点云分割更加准确。

技术领域

本发明属于计算机图像视觉领域，涉及一种采用几何约束对复杂桌面点云进行分割的方法。

背景技术

三维环境下的物体分割识别，是室内移动服务机器人重要研究基础内容之一，对基于视觉的物体抓取和操纵具有极其重要的意义；因此，三维立体环境下的分割识别至关重要，是一个具有挑战性的任务，甚至被一些研究者认为是一个无法定义的问题。

传统的分割方法多基于RGB或灰度图像分析，并结合纹理，颜色和图像轮廓特征进行分组。目前常用的三维分割的方法主要有基于边界的方法，基于区域的方法，基于聚类属性的方法，基于模型以及基于图形的方法等。这些算法适用于某些分割任务，但在复杂物体生活环境中难以可靠分割对象。

传统的桌面复杂点云的分割方法主要有以下几点不足：

(1)基于边的区域分割方法对噪声点很敏感，鲁棒性较差，容易按照错误的延伸方向进行跟踪，而且不能保证得到的边界线形成封闭的环，从而无法完成区域分割，造成分割不完全；

(2)基于面的分割方法存在的问题是难以选择合适的种子点以及光滑边界，方法的有效性依赖于复杂的判断控制；

(3)基于聚类属性的方法对复杂的曲面而言，要直接确定曲面的分类个数和曲面类型十分困难，对容易出现的细碎面片进行二次处理也增加了算法的难度。

发明内容

为了克服上述现有的技术不足，本发明在3D双边对称的基础上提出一种基于3D双边对称的复杂桌面点云分割的方法。

本发明是通过以下技术方案实现的。

本发明所述的一种基于3D双边对称的复杂桌面点云分割的方法，包括以下步骤：

(1)提取点云边界，检测对称的边界曲线来匹配点云对称；

(2)找到点云分布的主要特征，并使用其最大值作为对齐两条曲线的对称平面，该过程将在每对边界曲线上运行，对输入点云S将会产生一系列3D双边对称平面假设集合S；

(3)根据(2)的对称假设集合，利用3D双边对称约束属性对桌面场景复杂点云进行分割，检测点是否满足对称假设集合S；

(4)去除无效对称假设集，利用ICP配准算法，将得到的分割点云H与原始点云S配准，为了确保快速和准确的收敛，使用点对应距离度量来进行对应性估计，并且强制匹配是一一对应的得到分割后的点云。

本发明步骤(2)所述的对称假设集合S，为了检测点云中点是否满足对称假设集合，分为三种情况：1)点云p恰好和点云P上对称对应；2)点云p被对称对应到被遮挡的位置，不支持对称但却满足在点云P内；3)点云p对称对应到一个非密闭空间，则不属于假设集合S，通过上述的三种对称情况，找到相应的对称假设集，即对称边界曲线中的点。

找到对称假设集合S后，在物体分割的时候，首先要将对称一致性的点云保留，不满足对称一致性的点云去除，为了分割场景中所有点云对象，需要建立基于多个图的前景分割问题，为每个对称假设构造一个图，其中节点对应于点云的相邻点之间以及对称相邻点之间建立边，设ξ＝{f_g,b_g}分别是对应于对象和背景的标签。通过找到将标签f_p∈ξ分配给点云中的所有点的标签f来分割对象假设。