基于单幅RGB-D扫描数据的室内场景解析

随着消费级RGB-D设备的普遍使用,室内场景三维扫描数据更易获取,但通过此类低分辨率设备获取的点云数据通常带有噪声且缺失严重.为此,基于单幅RGB-D扫描点云数据,提出一种室内场景基元提取与自动分割方法.首先对RGB-D扫描数据进行预处理,自动检测场景中的墙面、天花板、地板等结构,并对点云进行降采样和离群点滤波处理;然后利用几何基元对剩余点云进行抽象,通过几何基元的组合来鲁棒地表示室内物体和部件,有效地减少大规模扫描数据处理的计算量;最后根据每个基元的几何和颜色特征描述符以及基元之间的几何关系,采用基于图的分割算法对基元进行组合实现室内场景物体的自动分割和提取.实验结果表明,该方法可以有效、鲁棒地抽象并分割杂乱的室内场景.