基于RGB-D三维点云目标分割

三维点云的分割与分类是点云处理的关键步骤。针对点云模型分割出现的过分割和欠分割等分割不精确问题,提出一种基于RGB-D的背景点云目标分割方法,以提高点云模型的分割精度。利用Kinect相机对物体进行旋转拍摄可得到物体两帧背景点云和各角度的点云数据。算法利用背景帧根据深度信息对点云模型进行背景分割得到前景物体。结合图像分割和点云分割,利用Grab Cut算法对背景图像进行图像分割得到目标的RGB数据,随后对点云模型比较给定范围内的点的颜色信息和法向量进行点云数据的分割与合并,最后得到目标点云。实验结果表明,背景分割可以有效分割深度值小于背景的前景,结合图像分割有效地避免了过分割和欠分割问题