分类:图形学

基于最小割算法的点云分割

计算机图形学课两个课题之一,我的第一个选题其实就已经把第二次选题(图形分割)做完了,老师问我,那你还用第一次选题的RANSAC算法吧,结果脑子一热装了把逼“不不,我做最小割算法分割吧,学习新知识嘛”。

1.与其他分割算法的不同

目标:不是将点云分成多个部分,而是将前景对象从背景点中分离出来

特点:

  • 不关心细粒度特征例如曲率,而是只依赖点间距和点密度来分割。

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使用RANSAC进行平面模型分割

RANSAC

  • RANSAC(Random Sample Consensus),即随机采样一致性算法。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中,通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果;为了提高概率必须提高迭代次数。该算法最早由Fischler和Bolles于1981年提出。
  • 输入:一个数据集(点云),一个适用的模型(平面模型),一个可靠性参数(距离阈值)

算法过程

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