【技术实现步骤摘要】
一种基于3D图像的图像分割方法、装置及系统
本专利技术涉及图像处理
，更具体地涉及一种3D图像的图像分割。
技术介绍
图像处理中根据图像数据形成对象是场景理解、目标跟踪识别的等应用或任务处理的基础，其结果有利于对象识别与分类。形成对象，又称图像分割，是通过一定的方式，将图像数据中的像素点分割成若干个的子集，每个子集中的数据具有基本相同的属性特征或一定的语义信息，在像目标跟踪识别等应用场景中能将这些子集视为一个独立物体的数据，便于确定其形状、大小等属性特征。目前，图像分割在用于传统的2D图像处理上有一定的应用限制。2D图像每个像素点存储的彩色的RGB值，对2D图像的分割便是基于RGB值或图像灰度化后的灰度值进行的。传统的2D图像分割方法包括：1.阈值分割，是最常用的并行区域技术，可以同时对每个像素处理，像素灰度值或其函数值在一定阈值范围内的像素点被划为同一类，包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值处理等等，但在复杂场景在对于阈值的选取仍是很困难的，需要进行一定的计算，需要一些经验值，同时受不同的光照影响，对于不规则的...
【技术保护点】
1.一种基于3D图像的图像分割方法，其特征在于，所述图像分割方法包括：/n基于背景过滤后的3D图像数据，将同类点聚类形成连通区域；/n去除连通区域内孤立区域和/或去除内部点数少的连通区域，形成所述3D图像的对象。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于3D图像的图像分割方法，其特征在于，所述图像分割方法包括：
基于背景过滤后的3D图像数据，将同类点聚类形成连通区域；
去除连通区域内孤立区域和/或去除内部点数少的连通区域，形成所述3D图像的对象。
2.如权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述将同类点聚类形成连通区域包括：
基于所述背景过滤后的3D图像数据，对所述3D图像数据中的每一行的同类点进行合并；
对所述3D图像数据中的每一列的同类点进行合并。
3.如权利要求2所述的图像分割方法，其特征在于，对所述3D图像数据中的每一行的同类点进行合并包括：同时对所有行的数据进行并行处理，行内数据进行串行处理；对所述3D图像数据中的每一列进行同类点合并包括：同时对所有列的数据进行并行处理，列内数据进行串行处理。
4.如权利要求2所述的图像分割方法，其特征在于，所述将距离相近的点聚类形成连通区域还包括：对于所述3D图像数据中没有合并的点进行并行的同类合并。
5.如权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，形成所述连通区域还包括：形成每个所述连通区域的最小一维下标值，其中，同一所述连通区域内的点具有相同的一维下标值。
6.如权利要求5所述的图像分割方法，其特征在于，在去除连通区域内孤立区域和/或去除内部点数少的连通区域之前，还包括：将所述连通区域的一维下标值用从1开始的连续自然数最小化。
7.如权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊效李，杨浩，
申请(专利权)人：成都皓图智能科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：四川;51
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