一种基于高斯曲率和局部凹凸性的改进LCCP点云分割方法

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1.一种基于高斯曲率和局部凹凸性的改进LCCP点云分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用RGB-D相机获取堆叠物体点云数据，去除设定深度以下的背景；步骤2，使用八叉树结构将无序的点云体素化，建立分辨率为R的体素空间，获取每个体素的中心点建立新的点云，计算新点云的高斯曲率，以计算得到的每个体素中心点的高斯曲率作为原体素的高斯曲率值；v步骤3，将体素空间划分为分辨率为R的网格，R＞＞R，选取与网格中心距离最近的体素作为种子体素，搜索种子体素周围一定半径内的体素个数，去除个数少于阈值的噪声体素，再综合颜色、法线、距离和曲率信息进行超体聚类；ssv所有种子体素同时向外生长，根据如下公式计算与相邻体素的相似性距离，吸收距离最近的体素；继续向外搜索，计算下一个邻接体素与聚类中心所有体素的平均相似性距离，吸收距离最近的体素，继续搜索直至所有体素均被吸收；式中，D表示种子体素与邻接体素的相似性距离，D值越小，表明体素间的特征属性越相近，D表示颜色上的差异，D代表距离上的差异，D表示法向量上的差异，D表示高斯曲率上的差异，w，w，w，w分别表示对应差异的权重；csnKcsnK步骤4，判断相邻超体素块间的凹凸性连接，按照CC准则和SC准则进行聚类，合并凸连接的超体素块，最终获得分割结果。