点云数据三维特征分割基础算法的研究

工业及医学两大领域的各种3D测量装备产生了大量的点云数据。人们对测得的原始点云生成用于重建或其它用途的有效点云的分割处理提出了自动化及智能化的需求。目前商用工业反求软件及医用软件均不支持点云数据的自动分割处理，这使点云数据分割处理环节的技术瓶颈显得十分突出。本项目研究的目标就是研发出几种具有不同用途的点云分割算法，把初始点云数据按其特征分割成可用于重建或其它用途的常态点云区，同时提出特征信息。项目研发的基本内容包括使用不同流场和使用不同弹性模型的三维分割技术及基于RTA映射的特征识别和分割技术。项目的开展，对促进点云三维特征分割算法的基础研究及提升医学及工业领域点云数据预处理的自动化水平具有理论意义及现实意义。