基于点云内部骨架的分割方法

简介：
本研究提出了一种创新的基于点云内部骨架的分割方法，能够高效准确地识别和分离复杂三维结构中的关键部分。该技术通过提取物体的中心骨架并结合表面特征，显著提高了非规则形状对象的分割精度，广泛应用于机器人导航、虚拟现实及建筑自动化等领域。 本段落提出了一种有效的三维点云骨架分割方法，该方法的输出可用于进一步进行物体识别与分类任务。首先采用鲁棒性较强的L1-中心算法提取点云数据中的骨架结构，并获取一系列关键骨架点；然后利用基于八叉树技术的区域增长分割策略对上述骨架点实施细化处理，在此过程中选取法向量和残值作为主要判别依据；最后通过OpenGL库进行编程实现，将分离出的不同部分以连贯的方式重构为完整的骨架图。在实验环节中，我们应用了多种形状各异的数据集（包括但不限于动物模型、植物模型、人体模型以及字母模型）来验证该方法的有效性，并获得了令人满意的结果。