[发明专利]点云分割方法及装置

权利要求书

1.一种点云分割方法，其特征在于，所述方法包括：

将原始点云数据与对应的图像数据进行融合，获得待分割点云数据；

对待分割点云数据进行粗分割，获得多个粗分割数据块；

构建分割相似概率模型；

根据所述相似概率模型，对多个粗分割数据块进行细分割；

所述分割相似概率模型为：

P＝α*exp(d/δ²)+β*d(H₁,H₂)

其中，H₁，H₂表示两个分割的直方图,

I表示在直方图中的像素值，0≤I≤255，

H₁(I)表示在直方图H₁中像素值为I的个数，

H₂(I)表示在直方图H₂中像素值为I的个数，

d(H₁,H₂)是两个直方图的相似概率，

α,β是预设权重系数，δ为预设参数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述相似概率模型，对多个粗分割数据块进行细分割，包括：

根据所述相似概率模型，计算每一个粗分割数据块与其相邻粗分割数据块之间的第一相邻相似概率；

若所述第一相邻相似概率大于或等于预设阈值，则将所述粗分割数据块与其相邻粗分割数据块合并，

若所述第一相邻相似概率小于所述预设阈值，则保持所述粗分割数据块不变；

所述粗分割数据块与其相邻粗分割数据块合并后的数据块，或者所述保持所述粗分割数据块不变的数据块为第一参考数据块。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对多个粗分割数据块进行细分割，还包括：

将所述每一个第一参考数据块分割为两个子数据块，使得所述每一个第一参考数据块对应的两个子数据块之间的最近距离最大；

根据所述相似概率模型，计算所述每一个第一参考数据块对应的两个子数据块之间的第一子块相似概率；

若所述第一子块相似概率大于或等于所述预设阈值，则将所述第一参考数据块对应的两个子数据块合并，

若所述第一子块相似概率小于所述预设阈值，则使所述第一参考数据块对应的两个子数据块保持不变。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对多个粗分割数据块进行细分割，包括：

将所述每一个粗分割数据块分割为两个子数据块，使得所述每一个粗分割数据块对应的两个子数据块之间的最近距离最大；

根据所述相似概率模型，计算所述每一个粗分割数据块对应的两个子数据块之间的第二子块相似概率；

若所述第二子块相似概率大于或等于预设阈值，则将所述粗分割数据块对应的两个子数据块合并，

若所述第二子块相似概率小于所述预设阈值，则使所述粗分割数据块对应的两个子数据块保持不变；

所述粗分割数据块对应的两个子数据块合并后的数据块，或者所述粗分割数据块对应的两个子数据块保持不变的数据块为第二参考数据块。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对多个粗分割数据块进行细分割，还包括：

根据所述相似概率模型，计算每一个第二参考数据块与其相邻第二参考数据块之间的第二相邻相似概率；

若所述第二相邻相似概率大于或等于预设阈值，则将所述第二参考数据块与其相邻第二参考数据块合并，

若所述第二相邻相似概率小于所述预设阈值，则保持所述第二参考数据块不变。