机械设计与研究 ›› 2020, Vol. 36 ›› Issue (01): 1-6.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a5130

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人体散乱点云数据的区域分割算法

王希;陈晓波;习俊通;   

  1. 上海交通大学机械与动力工程学院;
  • 出版日期:2020-02-26 发布日期:2020-02-26

  • Online:2020-02-26 Published:2020-02-26

摘要: 正确的人体点云数据分析不仅是人体3D测量的必要手段,更是未来服装数字化设计的基础,也是服装定制化智能生产的数据来源。人体散乱点云数据相比规整数据拥有更多的噪声及不规则性,这使得提取轮廓以及提取分割特征点更加困难。为了解决人体散乱点云数据分割难题,提出了基于移动最小二乘的切割算法。首先使用主成分分析法进行点云数据的调整,并使用夹角分析法提取投影到特定平面的二维轮廓。在此基础上,采用移动最小二乘法对部分二维数据点进行局部拟合并根据导数信息提取分割特征点。最后,利用VT K作为点云显示平台,对不同人体点云数据进行算法验证。实验结果表明,该分割方法实用可靠。

关键词: 人体点云数据分割, 轮廓提取, 移动最小二乘, 导数

Key words: body segmentation, contour extraction, moving least square, derivative