八叉树与局部凸性结合的点云分割方法

"傅欢等人提出了一种基于局部凸性和八叉树的点云分割算法，旨在解决粗糙点云分割效果不佳的问题。该算法首先通过扫描获取只包含坐标信息的点云数据，接着估算点云的法向量，然后利用八叉树进行初步分割得到面片，最后结合面片间的局部凸性特征进行融合，从而获得精确的分割结果。实验证明，此算法在减少曲面数量和提高曲面质量方面表现出优越性，尤其在处理分布均匀的闭合点云数据时，能有效减少曲面个数，且面片质量与手工分割拟合度高达90%以上。" 点云分割是三维空间数据处理中的关键步骤，它有助于将大规模的点云数据拆分成多个独立的、有意义的部分，便于后续分析和建模。傅欢等人的算法创新性地结合了八叉树结构和局部凸性分析，以优化分割过程。 首先，算法从扫描设备获取原始点云数据，这些数据通常由大量点的三维坐标组成，不含其他几何信息。为了进一步处理点云，必须估算每个点的法向量。法向量是描述点在表面上的方向，对于理解点云的形状和拓扑结构至关重要。估算法向量的方法包括基于邻域平均或基于表面拟合等，这些方法可以提供点云的表面特性。 接下来，利用估算出的法向量信息，算法构建八叉树进行初步分割。八叉树是一种空间分割的数据结构，它将三维空间划分为八个子空间，并递归地在每个子空间内继续细分，直到满足预设条件。这种方法可以高效地组织和检索点云数据，降低计算复杂度。 在八叉树的基础上，算法进一步考虑局部凸性来细化分割结果。局部凸性是指在特定邻域内，一个区域相对其周围区域呈现出凸起的特征。通过分析相邻面片之间的局部凸性差异，算法能够识别并融合边界不清晰或重叠的区域，从而提高分割的准确性和连续性。 实验结果证明，该算法在处理塔身震落石块的点云数据时，能够显著减少最终分割的曲面数量，这在处理大型复杂点云时尤为重要，因为它降低了计算负担。同时，算法产生的面片质量高，与人工分割的拟合度超过90%，显示了其在点云处理中的实用性。 总结来说，傅欢等人的点云分割算法通过结合八叉树结构和局部凸性分析，实现了高效且高质量的点云分割，为点云处理提供了新的思路和工具，尤其适用于处理大规模、均匀分布的点云数据。这一方法对于点云数据的分析、三维重建以及虚拟现实等领域具有重要的应用价值。