张瑾，徐文，周宇乔，刘凯*

不规则物体点云切片中的多轮廓分割算法

张瑾1，徐文1，周宇乔2，刘凯1*

（1.四川大学 电气工程学院，成都 610065； 2.绿色化学与技术教育部重点实验室（四川大学），成都 610064）（ ∗ 通信作者电子邮箱kailiu@scu.edu.cn）

使用切片法进行不规则物体点云体积测量时，现有的多边形拆分再重组（PSR）算法难以正确拆分较近的轮廓，进而导致计算精度较低。针对这一问题，提出一种多轮廓分割算法——改进最近点搜索（INPS）算法。首先，通过局部点的单次使用原则分割多轮廓；其次，使用多边形内点判定（PIP）算法判断轮廓的包含关系，以确认轮廓面积的正负；最后，采用切片面积乘以厚度并累加的方式获取不规则物体点云的体积。实验结果表明，在两个公开点云数据集和一个化学电子密度等值面点云数据集上，所提算法都能实现高正确率的边界分割，具有一定的普适性；且该算法体积测量的平均相对误差为0.043 6%，低于PSR算法的0.062 7%，可见所提算法实现了高正确率的边界分割。

点云体积测量；点云切片；多轮廓分割；多边形内点判定算法；最近点搜索法

0 引言

体积是三维空间中物体的重要属性参数［1］，体积计算是空间中对象形态分析的基本内容［2］，涉及规则几何体和不规则几何体。其中，不规则几何体的体积测量，因为它的形态各异，无法归纳普适的计算方法，仍是普遍面临且亟待解决的现实难题［3］。三维激光扫描的方式可以快速获取包含物体表面结构信息的点云数据，由此得到对象的三维封闭曲面模型或者多层二维轮廓边界，这两种方法均可计算不规则物体体积，即逆向建模法和切片法技术路线。……