激光与红外

作者：高显棕

单位：昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500；

关键词：点云分割;高斯曲率;超体素;凹凸连接

基金：国家自然科学基金项目(No.61364008)；云南省基础研究计划重点项目(No.202101AS070016)资助。

点云分割作为无序分拣任务中的一个重要处理步骤,其分割精度直接影响后续的目标识别与姿态估计准确率。针对传统LCCP算法在物体复杂堆叠场景下分割效果不佳的问题,本文提出了一种基于改进LCCP的点云分割算法,首先使用改进的VCCS算法将点云划分为超体素,通过融入高斯曲率信息,进一步改善超体素容易跨越物体边界的问题,然后判定邻接超体素的凹凸连接关系,为了进一步减小噪声的影响,对于所有体积小于给定阈值的超体素,判定其与所有邻接超体素间的连接关系,合并所有凸连接的超体素,得到最终分割结果。实验结果表明,本文方法相比于LCCP和CPC算法在分割精确率上提升了31～22,且算法整体性能有明显提升。

来源：2024年第11期

《激光与红外》期刊编辑部

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