一种融合区域生长和RANSAC的稠密点云平面分割方法

为提高三维信息的准确度,提出一种在稠密的点云数据中采用融合区域生长和随机抽样一致性(RANSAC)的平面分割方法。利用统计滤波、体素滤波对稠密点云去噪和精简,通过邻域统计特性剔除孤立点。采用点域区域生长分割出平面点,并采用面域区域生长合并平面附近点。采用曲率值检测出异常弯曲的平面。在异常弯曲的平面中采用RANSAC评估平面点的模型误差并剔除粗差点。实验选取公寓、阁楼、办公室等4个典型室内场景数据进行测试。实验表明,该方法可有效从稠密点云中分割出平面结构,分割结果准确度均值可达到95%以上。相比于传统RANSAC方法,可以更好地保证平面结构的连通性。相比于传统区域生长方法分割结果,准确度提升约2%,完整度平均提高约17%,对于后续三维重建和机器人的导航有着借鉴作用。     

非结构环境下一种改进的区域生长点云分割方法

针对非结构环境下目标零件识别过程中零件相互堆叠造成分割困难的问题,提出了一种改进的区域生长点云分割算法。首先,采用直通和统计滤波器对获取的点云进行预处理,得到去除冗余数据后的点云;其次,使用八叉树建立点云之间的拓扑关系,提高后续点云分割的效率;最后,选择基于局部径向基函数的曲率计算方法,通过计算选取曲率最小点为初始种子点,并设定空间阈值范围进行区域生长。实验结果表明:该方法能有效解决非结构环境下零件堆叠导致的分割困难问题,分割准确度高且效率满足工业实时需求。     

一种提取MRI图像感兴趣区域的分割方法

以国际标准脑肿瘤MRI图像库为背景进行分割实验,提出一种结合模糊C均值聚类、区域生长和数学形态学的FCM_Region分割方法对MRI脑肿瘤感兴趣区域进行提取.先利用模糊C均值聚类算法对原图进行聚类粗分割,对分割的结果采用形态学双结构算子和区域生长法去除颅骨等非脑组织来获取脑部组织,并平滑图像,最后采用比对法获得肿瘤感兴趣区域.实验结果证明了该方法对MRI脑肿瘤图像分割的有效性.     

基于点云数据的杂乱场景分割算法研究

目前处理桌面上单个对象已经被解决,然而处理复杂的场景时由于杂乱和遮挡而引起相当多的问题。虽然当前最先进的方法在基准性能上继续逐渐提高,但是它们也变得越来越复杂。针对杂乱场景中多个物体的分割问题,提出了一种基于RGB-D点云数据的分割方法。该方法先将场景点云超体聚类分解为基于体素网格的邻接图,然后对邻接图的边缘进行分类创建凸度图,再通过区域生长合并具有凸关系的分块从而得到未知物体。此外,提出用欧几里得算法对区域生长进行改进,发现对于碗和杯子这类具有内部凹面的物体有较好地分割效果。我们在对象分割数据库和手动提取场景中的实验结果,表明该方法可以在杂乱的桌面场景中分割各种形状的对象。     

基于切平面分割的树干点云提取算法

提出了一种从树木点云中提取树干点云的切平面分割算法.首先,在对树木点云分段与角度分区的基础上,选定树干下部无树枝且扭曲程度较小的一段树干作为开始分段;其次,根据已削枝的多个相邻分段中的当前角度分区,及与其前后各1个角度分区的点云,构建当前角度分区的切平面,由点与切平面的位置关系,分割当前分段中这些角度分区中的树干点云;最后,以落叶时地面三维激光扫描仪扫描的13棵杨树作为测试数据的实验表明,提取算法在有效提取树干点云的同时保留了树干表面的特征,为后续树干点云的相关研究提供基础数据.     

基于云理论的图像分割新方法

针对区域生长算法的种子点初始化和生长准则问题,提出了一种基于云模型和区域生长的图像分割方法.该方法首先利用云变换对图像进行变换生成云模型,然后利用云模型的Ex作为区域生长的种子点,以云的极大判定法则作为区域生长准则进行区域生长,获得最终的分割结果.这种分割方法不但克服了区域生长法种子点和生长准则选取不当而产生过分割和欠分割的不足,而且很大地提高了云模型分割图片的速度,实验结果证明,该方法可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法.     

基于密度自适应深度网络的点云场景语义分割算法

由于传感器噪声干扰,点云密度不均匀,场景复杂多样以及物体之间存在遮挡现象等问题,使得三维点云场景语义分割问题的研究工作极具挑战性。针对三维点云数据采样密度不均匀以及图卷积网络深度有限的问题,提出一种密度自适应的方法。该方法通过多层感知器学习一个权重函数,利用核密度估计学习一个密度函数,对非均匀采样的点云数据进行卷积操作。同时,受深度学习在图像领域的启发,引入残差连接、空洞卷积等结构,训练更深层的点云分割网络。该算法在多个点云分割的标准数据集上取得了优秀的性能。     

采用局部凸性和八叉树的点云分割算法

针对粗糙点云分割效果差的问题,提出了一种采用八叉树和局部凸性的点云分割算法.该算法首先通过仪器扫描得到仅包含坐标信息的点云数据,然后对点云进行法向量估算,并根据点云的法向量信息进行八叉树初始分割得到面片,最后根据面片之间的局部凸性特征进行融合,得到最终的分割结果.与其他同类算法相比,采用八叉树和局部凸性的点云分割算法不仅能有效地减少曲面数量,而且在曲面质量上也优于同类算法.采用塔身震落石块的点云数据进行的实验表明,该算法在处理分布较均匀的闭合点云数据时,能够有效减少最终的曲面个数,且面片的质量与手工分割拟合度达到90 ％以上.     

一种基于网格聚类的图像分割方法

针对聚类算法在图像分割上存在分割效果和时间效率上的不足,基于网格聚类算法ShrinClus,提出一种新的图像分割方法,该方法通过把图像的RGB空间分割成网格,将所有像素点分配到原子网格当中,然后对非空原子网格集合进行收缩聚类,通过查找低密度的边缘网格来确定簇的边界,最终将原子网格的分类结果映射至像素点.该方法能有效地分割在RGB空间中存在部分重叠的图像,算法具有接近线性的时间复杂度.最后通过实验验证了新方法的有效性.     

应用改进狼群算法优化模糊聚类实现点云数据的区域分割

针对模糊C-均值聚类算法用于点云分割时对初始值敏感且易于陷入局部最优,导致点云分割效果不理想,不稳定的问题。提出一种基于曲率约束的改进狼群算法优化模糊C-均值聚类的混合算法(IWPAFCM)。该算法首先在狼群算法中引入佳点集初始化种群分布;然后利用自适应步长简化参数设定、平衡寻优与收敛时间;进一步应用交互策略增强狼群的内部交流,提升狼群全局寻优的能力;最后对头狼加入高斯扰动机制使其具有跳出局部最优的能力,将IWPA得到的聚类中心作为模糊聚类的初始值进行迭代,由此得到准确的聚类中心。在此基础上,基于点云的法矢量和曲率对点云之间的距离进行定义并替换传统欧式距离,实现了理想的点云分割效果。以ModelNet40公开数据集中Chair和Stool点云模型和实测点云机械零件和汽车覆盖件点云模型为例对算法可行性进行验证,并与FCM、FAFCM、WPAFCM和MACWPAFCM算法进行对比。结果表明,对于四种点云模型,本文算法相比四种对比算法在以数值高为优的VPC聚类性能指标上平均提高0.4%-11.95%,在以数值低为优的适应度函数值Jm、VPE和VXB聚类指标上分别平均减少0.2%-11.97%、0.65%-7.35%、0.3%-19.47%,在两种ModelNet40点云模型上平均迭代次数减少8-21次,在两种实测点云模型上平均迭代次数减少39-57次,表明本文算法收敛速度快,迭代次数少,聚类效果佳,具有更高的聚类准确性和更好的综合性能。     

二维距离图分割的激光雷达点云无损压缩方法

激光雷达动态获取点云压缩是智能驾驶的关键技术之一。针对动态获取点云场景范围大,分布稀疏,本文将点云几何信息映射到二维距离图(range image),提出一种基于距离图分割的激光雷达点云无损压缩方法。由于动态获取点云的稀疏性,以及噪声和离群点等的影响,目前的距离图分割算法分割后类别过多,导致对分割区域编码时,边缘信息消耗较大的比特数。对此本文提出孤立区域精细处理的方法,有效地改善了过度分割的问题,提高了分割区域的压缩性能。为了保持残差、地面区域点云等数据原有的相关性,我们利用两种无损的数据压缩技术进行编码。实验结果表明,本文设计的基于距离图分割的激光雷达点云无损压缩方法具有较高的压缩性能。     

一种基于网页块特征的多级网页聚类方法

利用网页的结构特征,提出一种多级网页聚类方法。该方法首先对网页进行分块,然后使用网页的块特征对网页进行聚类。在聚类过程中,通过调整阈值,能够提供三级聚类:同站点网页聚类、同站点同结构网页聚类、同站点同结构同模板网页聚类。与已有的网页聚类方法相比较,该方法能够提供多级聚类结果,满足不同的聚类需求,而且在聚类的准确率和效率方面有本质上的提高。     

汽车车身曲面点云数据分割方法的研究

车身曲面是由多张曲面经过延伸、过度、裁剪拼接而成,直接对测量获得的车身密集点云数据进行曲面拟合非常困难,需要对点云数据进行区域分割.探讨了点云数据的常用分割方法,结合车身曲面特点,研究并实现了一种点云分割的算法-基于平面度的直接分割方法.该方法通过最小二乘拟合平面法矢量夹角的均方差值来搜索具有几何相似特性的连续曲面片,将不同性质的曲面片分块保存.并结合ATOS测量设备得到的车身曲面点云数据,给出不同的实例,证明了该方法的有效性.     

改进FCMS算法及其在颅内肿瘤图像分割的研究

为了提高脑部肿瘤的磁共振成像(MRI)在肿瘤分割方面的精度和分割效率,提出了自适应阈值蚁群模糊聚类算法(TSAG_PnFCMS)。针对传统的模糊c均值聚类(FCMS)算法对噪声敏感,以及MRI图像中存在属性不同的样本点,在聚类过程中,将不同属性样本点的相关系数作为权重融入到欧氏距离的计算,提高聚类精度;针对蚁群算法容易陷入局部最优,提出一种自适应阈值蚁群算法,提高算法的全局搜索能力,将自适应阈值蚁群算法与改进的模糊聚类算法相结合,提高系统的分割精度和抗噪声性能,使得最终的分割效果达到最优。通过轮廓系数、目标函数收敛结果以及迭代时间进行实验仿真对比,表明改进算法的有效性,可见算法为颅内肿瘤图像的分割提供了可靠的技术手段。     

基于语义分割深度学习的地基云图分割方法

随着深度学习技术的迅速发展,更复杂更先进的语义分割深度学习模型在地基云图检测分割任务中得到广泛研究和应用。首先开创性地对新发布的地基云图数据集进行整理概括;然后阐述了基于深度学习语义分割模型在地基云图分割方面的研究进展,详细地介绍了典型的语义分割网络模型;接着选取了部分优秀性能的语义分割模型在标准的数据集上训练和验证,系统性评估其在地基云图分割的性能,验证了语义分割模型在地基云图分割领域的适用性;最后提出对基于语义分割的自适应地基云图像素级分割研究的总结和展望。     

二维正态随机向量概率值的近似计算

为了计算二维正态分布随机向量的概率,在原点型区域上建立了圆形参照域,进而推导出二维标准和一般正态随机向量的概率近似值,以及它们的误差估计．最后给出几个例子说明这种算法是可行的。