Dans le monde du traitement des données de nuages ​​de points 3D, deux techniques clés apparaissent fréquemment : la classification des nuages ​​de points et la segmentation des nuages ​​de points. Bien que les deux techniques fassent partie intégrante de la compréhension et de l’analyse des données de nuages ​​de points, elles répondent à des objectifs différents et emploient des méthodes différentes. Ci-dessous, nous décrivons les principales différences entre ces deux approches et expliquons comment elles sont utilisées pour analyser les données 3D.

Classification des nuages ​​de points

La classification des nuages ​​de points consiste à attribuer une seule étiquette à chaque point du nuage. Cette étiquette est destinée à catégoriser l'objet ou la fonctionnalité du monde réel auquel le point correspond. Par exemple, lors du traitement d'un nuage de points capturé par LiDAR ou d'autres capteurs 3D, des points individuels peuvent être classés comme « sol », « bâtiment », « arbre » ou « voiture ».

La classification est généralement axée sur les caractéristiques globales du nuage de points. Cela signifie que l'algorithme utilise les caractéristiques globales des points du nuage (telles que leurs propriétés géométriques, leur intensité ou leur couleur) pour déterminer à quelle catégorie ils appartiennent. Le résultat du classement est que chaque point sera attribué à l'une de ces classes prédéfinies.

Caractéristiques clés de la classification des nuages ​​de points :

• Chaque point se voit attribuer une seule étiquette de classe.

• Les classifications sont généralement basées sur les caractéristiques globales du nuage de points.

• Il fournit une catégorisation de haut niveau des données de nuages ​​de points (par exemple, sol, végétation, bâtiments, etc.).

• Couramment utilisé pour la détection d'objets à usage général et la compréhension de scènes.

Segmentation des nuages ​​de points

La segmentation des nuages ​​de points, quant à elle, divise le nuage de points en parties ou segments plus petits et plus faciles à gérer en fonction de certaines caractéristiques ou propriétés partagées. Plutôt que de simplement étiqueter des points individuels, la segmentation vise à regrouper des points partageant des caractéristiques similaires. L'objectif est de créer des régions ou des clusters au sein du nuage de points, où tous les points d'une région donnée appartiennent à la même catégorie.

La segmentation peut être plus fine que la classification. Par exemple, alors que la classification peut simplement qualifier un groupe de points de « voiture », la segmentation peut aller plus loin en différenciant les voitures individuelles dans un parking. De cette manière, la segmentation peut être considérée comme une étape au-delà de la classification, car elle non seulement catégorise mais identifie également les relations spatiales et les distinctions entre les objets.

La segmentation repose à la fois sur les caractéristiques locales des points individuels (telles que leur position, leur courbure ou leur couleur) et sur les relations entre les points voisins. En analysant ces relations, l'algorithme est capable de diviser le nuage de points en segments distincts et significatifs qui peuvent être analysés séparément.

Caractéristiques clés de la segmentation des nuages ​​de points :

• Regroupe les points en fonction de propriétés partagées ou de relations spatiales.

• Il crée des régions dans le nuage de points où tous les points d'une région sont similaires.

• La segmentation peut fournir une vue locale plus détaillée des données par rapport à la classification.

• Souvent utilisé pour des tâches telles que la détection d'objets, la reconstruction de surfaces et la cartographie de l'environnement.

Principales différences entre la classification et la segmentation

Quand utiliser la classification ou la segmentation

• La classification des nuages ​​de points est idéale lorsque vous devez catégoriser rapidement un grand nuage de points en fonction de catégories ou de fonctionnalités larges. Par exemple, si vous effectuez une analyse LiDAR d'une ville, la classification peut vous aider à identifier rapidement les zones de bâtiments, de routes, de végétation et d'autres éléments du paysage.

• La segmentation du nuage de points est plus utile lorsque vous avez besoin d'une analyse détaillée du nuage de points, comme la détection d'objets spécifiques ou l'identification des limites de différentes parties d'une scène. Par exemple, dans les applications de véhicules autonomes, la segmentation peut aider à détecter et à distinguer les piétons, les véhicules et les obstacles routiers en regroupant les points en fonction de leur proximité et de leurs caractéristiques.

Conclusion

Bien que la classification et la segmentation des nuages ​​de points soient toutes deux des techniques utiles dans l'analyse des données de nuages ​​de points 3D, elles diffèrent considérablement dans leurs objectifs et leurs méthodes. La classification offre une catégorisation globale du nuage de points, tandis que la segmentation divise les données en régions plus petites et plus détaillées en fonction des propriétés locales et des relations entre les points. Selon la tâche à accomplir, les deux techniques peuvent se compléter et permettre une compréhension globale des environnements 3D.