In der Welt der 3D-Punktwolkendatenverarbeitung tauchen häufig zwei Schlüsseltechniken auf: Punktwolkenklassifizierung und Punktwolkensegmentierung. Obwohl beide Techniken für das Verständnis und die Analyse von Punktwolkendaten von wesentlicher Bedeutung sind, dienen sie unterschiedlichen Zwecken und verwenden unterschiedliche Methoden. Im Folgenden erläutern wir die wichtigsten Unterschiede zwischen diesen beiden Ansätzen und erläutern, wie sie zur Analyse von 3D-Daten verwendet werden.

Punktwolkenklassifizierung

Bei der Punktwolkenklassifizierung wird jedem Punkt in der Wolke eine einzelne Bezeichnung zugewiesen. Diese Bezeichnung soll das reale Objekt oder Feature kategorisieren, dem der Punkt entspricht. Bei der Verarbeitung einer von LiDAR oder anderen 3D-Sensoren erfassten Punktwolke können beispielsweise einzelne Punkte als „Boden“, „Gebäude“, „Baum“ oder „Auto“ klassifiziert werden.

Die Klassifizierung konzentriert sich im Allgemeinen auf globale Merkmale der Punktwolke. Das bedeutet, dass der Algorithmus die Gesamteigenschaften der Punkte in der Wolke (z. B. ihre geometrischen Eigenschaften, Intensität oder Farbe) verwendet, um zu bestimmen, zu welcher Kategorie sie gehören. Das Ergebnis der Klassifizierung ist, dass jeder Punkt einer dieser vordefinierten Klassen zugeordnet wird.

Hauptmerkmale der Punktwolkenklassifizierung:

• Jedem Punkt wird eine einzelne Klassenbezeichnung zugewiesen.

• Klassifizierungen basieren typischerweise auf globalen Merkmalen der Punktwolke.

• Es bietet eine umfassende Kategorisierung der Punktwolkendaten (z. B. Boden, Vegetation, Gebäude usw.).

• Wird häufig zur allgemeinen Objekterkennung und zum Szenenverständnis verwendet.

Punktwolkensegmentierung

Bei der Punktwolkensegmentierung hingegen wird die Punktwolke auf der Grundlage bestimmter gemeinsamer Merkmale oder Eigenschaften in kleinere, besser verwaltbare Teile oder Segmente unterteilt. Anstatt einfach einzelne Punkte zu kennzeichnen, zielt die Segmentierung darauf ab, Punkte zu gruppieren, die ähnliche Merkmale aufweisen. Das Ziel besteht darin, Regionen oder Cluster innerhalb der Punktwolke zu erstellen, in denen alle Punkte innerhalb einer bestimmten Region derselben Kategorie angehören.

Die Segmentierung kann im Vergleich zur Klassifizierung feinkörniger sein. Während die Klassifizierung beispielsweise einfach eine Gruppe von Punkten als „Auto“ kennzeichnen kann, kann die Segmentierung noch weiter gehen, indem einzelne Autos auf einem Parkplatz unterschieden werden. Auf diese Weise kann die Segmentierung als ein Schritt über die Klassifizierung hinaus betrachtet werden, da sie nicht nur kategorisiert, sondern auch räumliche Beziehungen und Unterscheidungen zwischen Objekten identifiziert.

Die Segmentierung basiert sowohl auf lokalen Merkmalen einzelner Punkte (z. B. deren Position, Krümmung oder Farbe) als auch auf den Beziehungen zwischen benachbarten Punkten. Durch die Analyse dieser Beziehungen ist der Algorithmus in der Lage, die Punktwolke in verschiedene, aussagekräftige Segmente zu unterteilen, die separat analysiert werden können.

Hauptmerkmale der Punktwolkensegmentierung:

• Gruppiert Punkte basierend auf gemeinsamen Eigenschaften oder räumlichen Beziehungen.

• Es werden Regionen innerhalb der Punktwolke erstellt, in denen alle Punkte in einer Region ähnlich sind.

• Die Segmentierung kann im Vergleich zur Klassifizierung eine detailliertere, lokale Ansicht der Daten ermöglichen.

• Wird häufig für Aufgaben wie Objekterkennung, Oberflächenrekonstruktion und Umgebungskartierung verwendet.

Hauptunterschiede zwischen Klassifizierung und Segmentierung

Wann sollte man Klassifizierung vs. Segmentierung verwenden?

• Die Punktwolkenklassifizierung ist ideal, wenn Sie eine große Punktwolke schnell anhand allgemeiner Kategorien oder Merkmale kategorisieren müssen. Wenn Sie beispielsweise einen LiDAR-Scan einer Stadt verarbeiten, kann Ihnen die Klassifizierung dabei helfen, Gebäudebereiche, Straßen, Vegetation und andere Landschaftsmerkmale schnell zu identifizieren.

• Die Punktwolkensegmentierung ist nützlicher, wenn Sie eine detaillierte Analyse der Punktwolke benötigen, z. B. zum Erkennen bestimmter Objekte oder zum Identifizieren der Grenzen verschiedener Teile einer Szene. In autonomen Fahrzeuganwendungen kann die Segmentierung beispielsweise dabei helfen, Fußgänger, Fahrzeuge und Straßenhindernisse zu erkennen und zwischen ihnen zu unterscheiden, indem Punkte basierend auf Nähe und Merkmalen gruppiert werden.

Abschluss

Obwohl Punktwolkenklassifizierung und Punktwolkensegmentierung wertvolle Techniken bei der Analyse von 3D-Punktwolkendaten sind, unterscheiden sie sich erheblich in ihren Zielen und Methoden. Die Klassifizierung bietet eine globale Kategorisierung der Punktwolke, während die Segmentierung die Daten auf der Grundlage lokaler Eigenschaften und Beziehungen zwischen Punkten in kleinere, detailliertere Regionen aufteilt. Je nach Aufgabenstellung können sich beide Techniken ergänzen und ein umfassendes Verständnis von 3D-Umgebungen ermöglichen.