一种基于帧间相似性的点云分割方法技术

本发明专利技术属于计算机视觉领域，公开了一种基于帧间相似性的点云分割方法，包括如下步骤：将给定的点云视频分成多个固定长度的视频帧组，每个视频帧组中包含一个参考帧和多个预测帧；对参考帧进行聚类分割，生成多个固定大小且互不相交的点云片；对参考帧点云片运用迭代最近点算法做点云配准，生成转换后的参考帧点云片，然后关联预测帧与转换后的参考帧点云，生成初始预测帧点云片；对生成的初始预测帧点云片，调整点云片内的点，使预测帧点云片与参考帧点云片点数一致，位置对应。本发明专利技术所公开的方法利用点云视频帧之间的相似性，分割出固定点数且保留帧间对应关系的点云片；解决了点云存储、传输以及处理过程中需要消耗大量内存和带宽的问题。和带宽的问题。和带宽的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于帧间相似性的点云分割方法


[0001]本专利技术属于计算机视觉领域，特别涉及一种基于帧间相似性的点云分割方法。

技术介绍

[0002]点云是一组三维坐标点，表示一个视觉对象或场景的坐标，在虚拟现实和增强现实等沉浸式交互应用领域，点云也得到了充分的应用。但是现实点云表示往往需要大量的点，为存储和传输带来很大的挑战，在对点云进行编码或其他处理任务时，因为点云太大很难一次性处理，所以通常需要将完整的点云分割成更小的部分进行操作。
[0003]然而，现有的点云分割方法往往都只是基于形状的相似性，并且点数也不固定，但是接受固定大小的输入是许多处理方法的共同需求，尤其是对于神经网络的处理，许多神经网络的方法只能接受固定维度参数的输入，因此分割出固定点数的点云片是非常有必要的。而且对于点云视频，编码以及其他操作往往要利用视频帧点云之间的关系，单独对每个点云单独分片就会让点云片间失去相邻帧点云间的对应关系，为了维持点云视频内在的联系，就需要找到一种既能保证点云片点数一致又能保存帧间关系的点云分割方法。

技术实现思路
<br/>[0004]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于帧间相似性的点云分割方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、点云视频分组阶段：将给定的点云视频分成多个固定长度的视频帧组，每个视频帧组中包含一个参考帧和多个预测帧；S2、参考帧点云片生成阶段：对参考帧进行聚类分割，生成多个固定大小且互不相交的点云片；S3、预测帧点云片生成阶段：对上一阶段生成的参考帧点云片运用迭代最近点算法做点云配准，生成转换后的参考帧点云片，然后关联预测帧与转换后的参考帧点云，生成初始预测帧点云片；S4、预测帧点云片调整阶段：对上一阶段生成的初始预测帧点云片，调整点云片内的点，使预测帧点云片与参考帧点云片点数一致，位置对应。2.根据权利要求1所述的一种基于帧间相似性的点云分割方法，其特征在于，S1中，视频帧组中的第一帧为参考帧，剩余帧都是预测帧。3.根据权利要求1所述的一种基于帧间相似性的点云分割方法，其特征在于，S1中，一个参考帧中共有个点，每个点云片中预计包含个点，为得到多个完整的点云片，需要从参考帧点云中随机删除XmodN个点，mod表示取余数。4.根据权利要求1所述的一种基于帧间相似性的点云分割方法，其特征在于，S2的具体过程如下：S21、首先对参考帧点云依据点云三维坐标均匀分割成多个点云块，对于点数多于的点云块对半分割，直至所有点云块中的点数均小于等于；S22、对点数最多的个点云块，计算点云块内所有点坐标的均值作为参考帧的初始聚类中心，依据点到各个聚类中心的距离，选取距离最近的聚类中心作为该点所属的聚类中心，最终将参考帧点云聚类分成个初始点云片，表示取整数；S23、迭代地在相邻点云片间移动点，直至所有点云片中点的数量均为预计点云片大小，使点云片大小一致；S24、检查相邻点云片中点到聚类中心的距离，如果存在点距离相邻点云片聚类中心更近的情况，就进行相邻点云片间的点交换，避免相邻点云片的重叠，保证点云片中点更加紧凑。5.根据权利要求1所述的一种基于帧间相似性的点云分割方法，其特征在于，S3的具体过程如下：S31、对参考帧的每个点云片与预测帧之间，运用迭代最近点算法做点云配准，得到一个最佳变换矩阵；S32、对预测帧中的每个点，将其与经过...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖梦白，潘子睿，于东晓，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：