面向三维模型分割的边界感知点云神经网络

为了能够更好地应用深度神经网络学习三维模型的空间特征,获得更好的三维模型分割效果,提出面向三维模型分割的边界感知点云神经网络.首先,采用边界感知的网格点云化方法,将网格分割问题转化成点云标记问题;然后,利用数据切片方法对转化而来的点云数据进行重采样;最后,利用不同大小卷积核的滤波器提取点云数据的空间特征,并将点云标记的结果对应到原网格模型,得到三维模型分割的结果.在ShapeNetCore数据库上的实验结果表明,该方法不仅能够明显地提高分割的准确率,而且具有边界感知的特性,能够有效地避免过分割现象.     

三维人体点云模型多约束肢体分割

针对人体点云模型的肢体分割这一动作识别和虚拟重建领域的重要问题,提出了一种基于分类骨架线、测地距离、特征点和姿态分析的多约束肢体分割算法,通过生成点云模型的分类骨架线,配合测地距离获得人体各部位粗分割点云集,利用测地路径方法实现关键特征点的定位,并利用曲线拟合方式进行定位优化,针对头颈、上肢、下肢和躯干之间关联部位的解剖学特征,构造多种约束条件,对各部位粗分割点云集进行了优化再分割。实验结果表明,所提算法对站姿条件下的不同动作、不同体型、不同精度人体点云模型均能取得与视觉理解相吻合的分割效果。通过该算法得到的肢体各部分点云数据可用于姿态分析等后续研究。     

基于ASM与肤色分割的人眼特征点提取

人眼特征点的快速准确提取是利用视觉方法对驾驶员的驾驶状态进行监测和警告的重要环节.本文利用ASM(主动形状模型)找到进行人眼特征提取的感兴趣区域,对此区域进行肤色分割并提取人眼特征点.实验结果表明,该方法具有很好的可靠性和实时性,为驾驶员疲劳检测的研究奠定了良好的基础.     

基于自适应角度的三维点云分割方法

点云分割是基于点云数据空间几何信息提取的一项重要工作,它是点云数据特征提取与分析的基础。同时,点云数据通常是离散的和非结构化的,点云数据的分割不是一项简单的数据处理任务,分割效率和分割精度决定了后续数据处理工作的结果。因此,研究点云数据分割具有重要意义。提出一种基于自适应角度的三维点云切割算法,使用PCA算法找到最佳降维投射方向,以降低原始点云数据维度,并利用投射簇的概念实现对原始目标点云的切割获取。     

基于特征增强的三维点云语义分割

为挖掘感知点云几何特征并通过特征增强的方式进一步提高点云语义分割效果,提出了一种基于特征增强的点云语义分割网络。首先,通过设计点云的几何特征感知（GFSOP）模块赋予网络点云局部几何结构的感知能力,捕获点间的空间特征以强化语义表征,并利用分层提取特征思想获得多尺度特征。同时,使用空间注意力和通道注意力融合预测点云语义标签,并通过强化空间关联性和通道依赖性提升分割性能。在室内数据集S3DIS(Stanford large-scale 3D Indoor Spaces)上的实验结果显示,所提网络相较于PointNet++在平均交并比（mIoU）上提升了5.7个百分点,在总体准确度（OA）上提升了3.1个百分点,且在存在噪声、点云密度不均和边界不清晰等问题的点云上表现出更强的泛化性能和更加鲁棒的分割效果。     

基于超点图网络的三维点云室内场景分割模型

针对点云数据集样本不均衡及PointNet网络无法充分利用点云邻域信息的问题,提出一种三维点云场景分割模型。根据几何信息将原始点云块同质分割为超点,利用小型PointNet网络将点云原始特征映射到高维空间中,并挖掘场景中深层语义信息。在此基础上,构建自归一化属性门控单元优化点云上下文语义分割效果,采用二维图像领域中的Focal Loss损失函数实现点云场景分割。实验结果表明,该模型在S3DIS数据集上的平均交并比、总体精度、平均精度分别达到63.8%、86.4%、74.3%,较SPG模型分别提升1.7、0.9、1.3个百分点。     

基于特征通道和空间位置注意力的三维点云特征学习网络

点云模型的分类与部件分割是三维点云数据处理的基本任务,其核心在于获取可以有效表示三维模型的点云特征。提出一个引入注意力机制的三维点云特征学习网络。该网络采用多层次点云特征提取方法,首先使用特征通道注意力模块获取各通道间的关联,增强关键通道信息; 接着引入空间位置注意力机制,基于点的空间位置信息获取各点的注意力权重;然后结合以上2种注意力机制获取增强的点云特征;最后基于该特征继续进行多层次特征提取,获得面向下游任务的点云特征。分别在ModelNet40和ShapeNet数据集上进行形状分类与部件分割实验,结果表明,使用所提方法可以实现高精度、具有鲁棒性的三维点云形状分类与分割。     

一种基于模型分割的三维人体骨架提取方法

针对当前三维骨架提取方法复杂度较高、提取结果不够准确,以及专门针对人体模型的方法较少等问题,提出一种基于模型分割的三维人体骨架提取方法。首先,根据模型顶点与末端特征点的最小测地距离将模型分割;然后由归一化的测地距离函数确定模型各顶点所属拓扑层次;接着在模型分割的基础上依据拓扑层次提取出原始骨架点;最后经过微调,将各骨架点按照拓扑关系连接得到较为精确的人体骨架。实验结果表明,该方法有效降低了骨架提取算法的复杂度,且对不同姿势的人体模型均可获得较为准确的提取结果。     

基于覆盖分割和活动轮廓模型的图像边缘提取算法

针对传统算法对边界模糊的图像分割效果不理想,分割结果多毛刺的问题,提出了一种由粗到细的图像边缘提取方法,主要由像素覆盖分割方法和Chan-Vese模型组成。将改进的覆盖分割方法和活动轮廓模型相结合,首先使用原始覆盖分割算法对图像进行分割,利用多方向模糊形态学边缘检测算法提取不同物体之间的边界;然后采用改进的像素覆盖分割方法给边界像素重新分配覆盖值;最后,运用活动轮廓算法进行细化的图像边界提取;分别进行了分割结果的定性比较,抗噪性测试以及提取的边缘对比实验。实验结果表明,该方法对具有模糊边界的图像,提取边缘结果优于其他可比文献中提出的方法。     

基于区块特征融合的点云语义分割方法

为降低室外大规模点云场景中多类三维目标语义分割的计算复杂度,提出一种融合区块特征的语义分割方法。采用方形网格分割方法对三维点云进行区块划分、采样以及组合,求取简化的点云组合区块集,将其输入至区块特征提取和融合网络中从而获得每个区块的特征修正向量。设计点云区块全局特征修正网络,以残差的方式融合特征修正向量与原始点云全局特征,修正因分割造成的错误特征。在此基础上,将方形网格分割尺寸作为神经网络的参数引入反向传播过程中进行优化,从而建立高效的点云语义分割网络。实验结果表明,反向传播算法可以优化分割尺寸至最佳值附近,所提网络中的全局特征修正方法能够提高语义分割精度,该方法在Semantic3D数据集上的语义分割精度达到78.7%,较RandLA-Net方法提升1.3%,且在保证分割精度的前提下其点云预处理计算复杂度和网络计算时间明显降低,在处理点数为10万~100万的大规模点云时,点云语义分割速度较SPG、KPConv等方法提升2~4倍。     

改进的基于FPFH特征配准点云的方法

ICP(Iterative Closest Point)算法是点云配准中最常用的算法,而点云的FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征可在点云配准中为其提供初始匹配信息。针对该方法的初始匹配中距离测度等问题,提出一种改进的基于FPFH特征配准点云的方法。点云配准时首先计算2个点云的点的FPFH特征之间的巴氏距离,以k-d树检索巴氏距离最小的对应点,然后利用奇异值分解计算初始转换矩阵,进行ICP算法精细匹配,求得最终变换矩阵。实验结果表明,改进的基于FPFH特征配准点云的方法能为ICP算法提供良好的初始变换矩阵,在同等迭代次数下该方法具有更高的精度。     

一种非封闭自由曲面的点云边界提取算法

点云边界不仅作为表达曲面的重要的几何特征,而且作为求解曲面的定义域,对重建曲面模型的品质和精度起着重要的作用.以激光线性均匀扫描的点云数据为例论述了一种改进的空间非封闭自由曲面点云的边界提取方法,在原算法基础上增设阈值,变固定K值为变量K值.实验证明该算法不仅可以较快地提取边界,而且表达曲面边界特征比较精确.     

基于Mumford-Shah模型的快速水平集图像分割方法

该文对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集分割图像的算法做了两方面的改进:首先改进了C-V方法的偏微分方程,使得C-V方法可以快速计算出全局最优分割;其次,采用源点映射扫描方法来快速计算符号距离函数,克服了常规水平集方法中构造符号距离函数计算量大的缺点,并结合该文所提出的基于快速步进法生成符号表的方法,进一步提高了计算稳定性.两方面的改进提高了计算的速度和分割效果,试验统计结果显示,对于512×512的大幅图像,一般只需要10次左右的迭代就可以得到最优的分割效果.对合成图像、生物医学图像的分割结果表明了本文方法的稳健、快速.     

基于K-means聚类方法的三维点云模型分割

提出采用K-means聚类分析方法对三维点云模型进行分割。论文指出,对于分布呈现类内团聚状三维点云模型,K均值聚类分割可以得到较好的结果。与三维网格模型的K均值聚类分割、点云模型的谱系聚类分割的实验结果比较证实了这一点。     

基于无人机的道路点云数据分割提取算法

针对机载LiDAR获得道路的数据信息精确度低问题,提出基于无人机的低空扫描三维点云数据,动态拟合提取分割道路信息的算法.首先使用主成分分析法获得道路点数据的法向量,之后将高程信息和法向量信息结合,利用聚类算法获得道路的高程和法向量的范围,提取道路点云数据;其次利用多项式拟合对道路数据进行数学建模;然后通过动态多项式拟合提取出所有路面数据和路面上的资产以及行人车辆数据;最后使用区域生长算法对路面上的资产以及行人车辆数据进行分割.实验表明算法对道路上的遮挡物有很强的抗干扰能力,可以将路面提取出来并将路面上的数据分割进行分割,将本文算法与区域生长算法进行对比,本文算法对路面数据更加敏感.     

基于PLSA模型的文本分割

文本分割在信息提取、文摘自动生成、语言建模、首语消解等诸多领域都有极为重要的应用 .基于PLSA模型的文本分割试图使隐藏于片段内的不同主题与文本表面的词、句对建立联系 .实验以汉语的整句作为基本块,尝试了多种相似性度量手段及边界估计策略,同时考虑相邻句重复的未登录词对相似值的影响,其最佳结果表明,片段边界的识别错误率为6.06%,远远低于其他同类算法 .     

三维网格的边界强度分割算法

提出一种新的基于网格边界几何信息的快速分割算法,首先按照原始网格模型面片的拓扑关系建立对偶图,并根据网格面片的几何信息设定顶点权和边权;使用k-way 多级分割方法在对偶图上进行快速分割,得到预分割区域以及各分割区域的初始边界;然后定义分割片的特征边界和边界强度函数,用以表示各预分割区域边界上的形变模型;通过最小化形变模型的能量函数,推动初始边界向特征边界运动,最终得到符合最小值法则的有意义的子网格.实验结果表明,该算法快速有效,适用于各种局部边缘特点较显著的三角网格模型.