光学学报, 2020, 40 (18): 1815001, 网络出版: 2020-08-28   

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Depth Image Point Cloud Segmentation Using Spatial Projection
作者单位
1 华南理工大学电子与信息学院, 广东 广州 510641
2 华南理工大学机械与汽车工程学院, 广东 广州 510641
图 & 表

图 1. 靶标世界坐标系与点云区域。(a)世界坐标系;(b)目标坐标系;(c)目标有效区域确定

Fig. 1. Target world coordinate system and point cloud region. (a) World coordinate system; (b) target coordinate system; (c) determination of target effective region

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图 2. 视角变换的点云分割模型

Fig. 2. Point cloud segmentation model of perspective transformation

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图 3. 硬件系统示意图

Fig. 3. Diagram of hardware system

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图 4. 三个场景图及其对应的点云图。(a)~(c)场景图;(d)~(f)点云图

Fig. 4. Three scene images and corresponding point clouds. (a)--(c) Scene images; (d)--(f) point clouds

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图 5. 场景1#点云分割。(a)校正后的图像;(b) Otsu阈值分割; (c)图像阈值分割的点云;(d)建立的世界坐标系;(e)补偿后的点云;(f)靶标坐标系分割的点云;(g)新2D图像;(h)膨胀后的图像;(i)分割后的感兴趣区域;(j)空间投影分割的点云

Fig. 5. Point cloud segmentation of scene 1#. (a) Corrected image; (b) Otsu threshold segmentation; (c) point clouds after image threshold segmentation; (d) established world coordinate system; (e) point clouds after compensation; (f) segmented point clouds in target coordinate system; (g) new 2D image; (h) dilated image; (i) segmented ROI image; (j) segmented point clouds by spatial projection

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图 6. 4种方法在三个场景下的点云分割结果对比。(a)~(c)算法I; (d)~(f)算法II; (g)~(i)算法III; (j)~(l)算法Ⅳ

Fig. 6. Comparison of point cloud segmentation results for three scenes obtained by four methods. (a)--(c) Algorithm I; (d)--(f) algorithm II; (g)--(i) algorithm III; (j)--(l) algorithm Ⅳ

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图 7. 不同结构类型与点云膨胀结构元素数值下的分割点云数

Fig. 7. Number of segmented point clouds under different structure types and point cloud expansion structural element values

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图 8. 点云膨胀结构元素数值对点云分割的影响。(a)数值为3;(b)数值为4;(c)数值为5;(d)数值为6

Fig. 8. Influence of point cloud expansion structural element value on point cloud segmentation result. (a) Value is 3; (b) value is 4; (c) value is 5; (d) value is 6

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图 9. 针对不同物体的点云分割。(a)盒子;(b)水壶;(c)面罩;(d)头枕;(e)盒子点云;(f)水壶点云;(g)面罩点云;(h)头枕点云

Fig. 9. Point cloud segmentation of different objects. (a) Box; (b) kettle; (c) mask; (d) pillow; (e) point cloud of box; (f) point cloud of kettle; (g) point cloud of mask; (h) point cloud of pillow

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表 14种方法分割的点云数量和算法耗费时间对比

Table1. Comparison of numbers of segmented point clouds and execution time of four segmentation methods

MethodSceneNumber of original point cloudsNumber of segmented point cloudsExecution time /s
1#379992541417.4423
Algorithm I2#365184572387.5082
3#357961571647.7905
1#379992580053.9285
Algorithm II2#365184666783.8143
3#357961901293.4935
1#3799926010411.1455
Algorithm III2#3651846683512.1834
3#3579618988111.8275
1#379992207426.9992
Algorithm Ⅳ2#3651844096010.1463
3#357961519909.3917

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郭清达, 全燕鸣. 采用空间投影的深度图像点云分割[J]. 光学学报, 2020, 40(18): 1815001. Qingda Guo, Yanming Quan. Depth Image Point Cloud Segmentation Using Spatial Projection[J]. Acta Optica Sinica, 2020, 40(18): 1815001.

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