人体表面点云数据的拓扑特征检测与自动分割

摘要：

对标准站立测量姿态下的人体表面点云数据的拓扑特征检测与自动分割进行了研究,提出基于全景深度图像表示的人体点云表面拓扑特征检测和自动分割新方法.首先把人体表面的点云数据转换为圆柱极坐标形式,获得人体扫描表面的全景深度图像表示,根据全景深度图像中的层次信息自动检测人体表面的拓扑特征,并根据拓扑特征把人体分割成5个功能结构.实验证明这种方法改进了人体表面点云数据的拓扑特征检测和自动分割的效率和精度.

关键词：点云、人体表面、全景深度图像、自动分割

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市信息化专项基金;上海理工大学校科研和教改项目

在线出版日期：2008-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：196-198,224