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Segmentation of 3D Point Clouds Based on Boundary Refined Supervoxel

分割 点云 计算机科学 人工智能 计算机视觉 尺度空间分割 图像分割 基于分割的对象分类 边界(拓扑) 对象(语法) 可视化 凸性 点(几何) 噪音(视频) 模式识别(心理学) 图像(数学) 数学 金融经济学 数学分析 几何学 经济
作者
Jingyuan Yu,Qinghua Yang,Xiaowei Tu,Liyong Liu
标识
DOI:10.1109/ishc54333.2021.00023
摘要

This Point cloud segmentation is a fundamental yet challenging step in point cloud processing, with wide applications in object recognition, 3D reconstruction and scene understanding. However, the traditional point cloud segmentation methods are susceptible to data noise and suffer from low segmentation accuracy and blurred boundaries. To this end, we propose a supervoxel-based object segmentation method which consists of three stages. First, a boundary-refined supervoxel segmentation method is proposed to generate the supervoxels as the processing elements, which can guarantee the accuracy of object segmentation boundaries and improve processing efficiency. Second, an improved region growing method is proposed to obtain a series of facets using a novel seed selection criterion. Finally, a convexity-based merging method is proposed to achieve complete objects by judging the concavity between adjacent facets. The method is experimented on synthetic datasets and public datasets. The visualization and quantitative comparison results show that our method outperforms the reference methods in terms of segmentation accuracy and completeness.
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