基于平面提取的点云数据分割算法

摘要

针对点云数据处理过程中边缘不易定位准确的问题,提出一种抗噪性强的点云数据分割新算法.该算法以点云的区域分布特性为基础,通过对数据进行主成分分析(PCA),构建点云平面基元检测的新模型.定义多个平面相似度准则并结合多个阈值判断,进行平面的区域增长,实现点云数据的准确分割.实验结果表明,该方法能快速稳定地识别场景物体各个平面,得到较为准确的分割结果,且具有较强的抗噪性能.