基于图像分割的点云去噪方法

龙佳乐; 杜梓浩; 张建民; 陈富健; 关浩源; 黄克森; 孙瑞

doi:10.37188/CJLCD.2022-0171

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基于图像分割的点云去噪方法

图像处理 | 更新时间：2023-03-15

- 基于图像分割的点云去噪方法
- Point cloud denoising method based on image segmentation
- 液晶与显示 2023年38卷第1期页码：104-117
- 作者机构：
  
  1.五邑大学智能制造学部，广东江门 529020
  2.北京小米移动软件有限公司，广东深圳 518054
- 作者简介：
  
  [ "龙佳乐（1982—），女，湖南祁东人，博士，副教授，2016年于华中科技大学获得博士学位，主要从事信号处理、三维形貌测量等方面的研究。E-mail：longjiale_528@126.com" ]
  [ "张建民（1981—），男，河北沧州人，硕士，讲师，2007年于湖南大学获得硕士学位，主要从事信号处理、三维形貌测量等方面的研究。E-mail：zjm99_2001@126.com" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(62075168);广东省自然科学基金(2020A1515011088);广东省普通高校创新团队项目(2021KCXTD051);江门市基础与应用基础研究重点项目(2021030103730007331);五邑大学大学生创新创业训练计划(S202011349043S)
- DOI：10.37188/CJLCD.2022-0171
  中图分类号： TP391.41;TN206
- 收稿日期：2022-05-17，
  
  修回日期：2022-06-20，
  
  纸质出版日期：2023-01-05
- 稿件说明：
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龙佳乐, 杜梓浩, 张建民, 等. 基于图像分割的点云去噪方法[J]. 液晶与显示, 2023,38(1):104-117.

LONG Jia-le, DU Zi-hao, ZHANG Jian-min, et al. Point cloud denoising method based on image segmentation[J]. Chinese journal of liquid crystals and displays, 2023, 38(1): 104-117.
龙佳乐, 杜梓浩, 张建民, 等. 基于图像分割的点云去噪方法[J]. 液晶与显示, 2023,38(1):104-117. DOI： 10.37188/CJLCD.2022-0171.

LONG Jia-le, DU Zi-hao, ZHANG Jian-min, et al. Point cloud denoising method based on image segmentation[J]. Chinese journal of liquid crystals and displays, 2023, 38(1): 104-117. DOI： 10.37188/CJLCD.2022-0171.

摘要

在基于结构光条纹投影的三维形貌测量中，由于环境等各种因素的影响会产生各种噪声。在现有的点云去噪方法中，通过分析三维空间和点云的几何关系进行点云噪声的去除存在计算复杂、效率低等问题。为了提高点云精度和点云去噪的速度，提出了一种基于图像分割的点云去噪方法。首先，根据结构光条纹投影重构的三维点云建立二维点云映射图像；其次，利用图像阈值分割方法和区域生长方法对二维点云映射图像进行图像分割；然后，对分割出的噪声区域进行记录并去除；最后，对新的二维点云映射图像重新进行三维重建得出去除噪声的点云。实验结果表明，经过该方法处理后点云精度可以达到99.974%，去噪时间为0.954 s。所提方法可以有效去除点云噪声，避免在三维空间进行复杂的计算。

Abstract

In the three-dimensional （3D） shape measurement based on structural light fringe projection， various factors due to such as environmental environment can produce point cloud noise. In the existing point cloud denoising method， the point cloud denoising needs to be carried out by analyzing the geometric relationship between 3D space and point cloud， and is faced with a series of problems such as complex calculation and low efficiency. In order to improve point cloud accuracy and denosing speed， a point cloud denoising method is proposed based on image segmentation. Firstly， a 2D point cloud map image is established according to the 3D point cloud reconstructed by structured light fringe projection. Secondly， segmentation of 2D point cloud map image is performed by using threshold segmentation method and region growing method. Then， the segmented noise area is recorded and removed. Finally， the new 2D point cloud mapping image is re-reconstructed in 3D space to obtain a point cloud with noise removed. Experimental results show that point cloud accuracy can reach 99.974% after the proposed method， and denoising time is 0.954 s，which can effectively remove point cloud noise and avoid complex calculations in 3D space.

关键词

Keywords

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