本技术属于点云数据处理领域，具体涉及一种物品碎块的点云区域划分方法和装置。
背景技术：
1、随着科技的发展，修复破碎文物时，可以通过对文物碎块进行点云采集得到各个碎块的碎块点云，然后可以通过得到的各个碎块点云中对应碎块断裂面的区域进行特征提取，根据断裂面特征对碎块点云进行配准实现对文物碎块三维模型的拼接，以帮助现实世界中的文物修复。
2、但是在实际情况中由于碎块各个面，包括断裂面的边缘不是很清晰，甚至有些断裂很久的碎块的各个面的边缘也已经损害，因此在采集的碎块点云中对应碎块各个面的区域边界不是很明显，甚至多个面识别成一个面。这大大影响了对碎块点云中对应断裂面的区域的特征提取，也使得碎块点云进行配准的精度过低，无法很好的帮助现实世界中的文物修复。
3、因此，如何对获取物品碎块的碎块点云进行区域划分，是当前所亟待需要解决的问题。
技术实现思路
1、本技术的目的在于对获取物品碎块的碎块点云进行区域划分。
2、本技术的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本技术的实践而习得。
3、根据本技术一个实施例，本技术提供了一种物品碎块的点云区域划分方法，所述方法包括：
4、以预设的第一距离为半径，确定物品碎块的碎块点云中各坐标点的邻近点；
5、根据各所述坐标点对应的邻近点的分布特征，在各所述坐标点中确定初始边界点，形成初始边界点集；
6、对所述初始边界点集进行优化，得到边界点集；
7、所述边界点集中的边界点在所述碎块点云中形成多条区域边界，所述区域边界将所述碎块点云划分成多个区域，每个区域对应所述物品碎块的一个面。
8、根据本技术一个实施例，根据各所述坐标点对应的邻近点的分布特征，在各所述坐标点中确定初始边界点，包括：
9、对于各所述坐标点，选取与所述坐标点距离最小且与所述坐标点不在同一直线的两个邻近点，与所述坐标点进行面的拟合，得到参照平面；
10、将与所述参照平面的距离小于第一距离阈值的邻近点作为目标点，若所述目标点的数量在所述邻近点中占据的百分比小于筛选阈值，则将所述坐标点作为初始边界点。
11、根据本技术一个实施例，对所述初始边界点集进行优化，得到边界点集，包括：
12、任意选取一所述初始边界点为种子点，以预设的第二距离作为半径，在所述初始边界点集中确定所述种子点的邻近点；
13、重复的将新得到的邻近点作为新的种子点，在所述初始边界点集中的非种子点中确定新的种子点的邻近点，直至所述种子点无邻近点，所述种子点形成一聚类集；
14、继续在所述初始边界点集中的非种子点中任意选取一初始边界点作为种子点形成新的聚类集，直至所述初始边界点集中没有非种子点，所述初始边界点集被划分为多个聚类集；
15、将含有初始边界点的数量大于第一数量阈值的聚类集聚合形成边界点集，所述边界点集中的初始边界点均作为边界点。
16、根据本技术一个实施例，在所述初始边界集被划分为多个聚类集之后，所述方法还包括：
17、将含有初始边界点的数量大于第二数量阈值，且小于等于第一数量阈值的聚类集作为备选聚类集，所述第一数量阈值大于所述第二数量阈值；
18、对于各所述备选聚类集，若所述备选聚类集的质心与边界点的最小距离小于第二距离阈值，则将所述备选聚类集与所述边界点集距离最近的两个坐标点之间的至少一个坐标点作为边界点，并将所述备选聚类集加入至所述边界点集。
19、根据本技术一个实施例，将所述备选聚类集与所述边界点集距离最近的两个坐标点之间的至少一个坐标点作为边界点，包括：
20、将所述备选聚类集与所述边界点集中距离最近的两个坐标点分别作为起点和终点；
21、以所述起点为顶点，以所述起点与终点之间的向量作为角平分线构建预设角度的夹角，并以所述顶点为中心，以所述第二距离为半径在非边界点中确定所述顶点的邻近点；
22、将在所述夹角内，且在向量上投影距离最小的邻近点作为边界点，并将所述边界点作为新的顶点继续寻找下一个坐标点作为顶点，直至所述新的顶点的邻近点包括所述终点。
23、根据本技术一个实施例，得到边界点集之后对边界点集进行进一步优化的方法，包括：
24、在所述边界点集中，随机选取一边界点作为一级选中点，以预设的第三距离为半径，在所述边界点集中确定所述一级选中点的邻近点为二级选中点，所述一级选中点连接所述二级选中点；
25、随机选取一二级选中点，在所述边界点集的非选中点中确定所述二级选中点的邻近点为下一级选中点，所述二级选中点连接下一级选中点；
26、对于i级选中点，分别在所述边界点集的非选中点中确定所述i+1级选中点，所述i级选中点连接所述i+1级选中点，所述i为大于2的自然数；其中，
27、当所述多个选中点拥有相同的邻近点时，所述邻近点属于距离最近的选中点；各级所述选中点只能被上一级的选中点连接一次，所述二级选中点可以被下级选中点连接，若所述i大于级别阈值，则所述i级选中点可以连接所述二级选中点；
28、以所述一级选中点为起点和终点，各级选中点之间形成至少一个初始闭环回路，保留路径长度大于长度阈值的初始闭环回路为闭环回路，在所述边界点集中仅保留组成所述闭环回路的边界点。
29、根据本技术一个实施例，所述边界点集中的边界点在所述碎块点云中形成多条区域边界，包括：
30、以各边界点为中心，以预设的第四距离为半径，将在非边界点云中确定的邻近点加入边界点集，各边界点在所述碎块点云中形成多条区域边界。
31、根据本技术一个实施例，根据所述区域边界将所述碎块点云划分成多个区域，包括：
32、在非边界点中随机选择一坐标点作为中心点，以预设的第五距离作为半径，在所述非边界点中确定所述中心点的邻近点；
33、重复将新得到的邻近点作为中心点，在非边界点且非中心点的坐标点中确定所述中心点的邻近点，直至所述中心点的邻近点只有边界点，所述中心点所在位置形成一区域；
34、继续在非边界点且非中心点的坐标点中任意选择一坐标点作为中心点，以形成新的区域，直至所述碎块点云中仅有中心点和边界点，所述碎块点云被分为多个区域。
35、根据本技术一个实施例，碎块点云被分为多个区域之后划分所述区域边界，包括：
36、以预设的第六距离为半径，在非边界点中确定各所述边界点的邻近点；
37、根据所述边界点的邻近点的位置，确定包含所述边界点的邻近点最多的区域为目标区域；
38、将所述边界点加入至所述目标区域。
39、根据本技术一个实施例，本技术提供了一种物品碎块的点云区域划分装置，所述装置包括：
40、确定模块，被配置为以预设的第一距离为半径，确定物品碎块的碎块点云中各坐标点的邻近点；
41、第一筛选模块，被配置为根据各所述坐标点对应的邻近点的分布特征，在各所述坐标点中确定初始边界点，形成初始边界点集；
42、第二筛选模块，被配置为对所述初始边界点集进行优化，得到边界点集；
43、划分模块，被配置为所述边界点集中的边界点在所述碎块点云中形成多条区域边界，所述区域边界将所述碎块点云划分成多个区域，每个区域对应所述物品碎块的一个面。
44、在本技术中，首先以预设的第一距离为半径，确定物品碎块的碎块点云中各坐标点的邻近点，然后根据各坐标点的对应邻近点的分布特征，在各坐标点中确定初始边界点，形成初始边界点集，由于各个区域对应的边界，处于碎块点云的各条棱上，相对于位于面上的坐标点，它们邻近点的空间分布具有不同特征，进而基于各坐标点对应的邻近点的空间分布特征，可以初步确定坐标点是否为初始边界点，其次对初始边界点集进行优化，得到边界点集，最后边界点集中的边界点在碎块点云中形成多条区域边界，区域边界将碎块点云划分成多个区域，每个区域对应所述物品碎块的一个面。进而实现对获取物品碎块的碎块点云进行区域划分。
45、本技术的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本技术的实践而习得。
46、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本技术。
1.一种物品碎块的点云区域划分方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各所述坐标点对应的邻近点的分布特征，在各所述坐标点中确定初始边界点，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述初始边界点集进行优化，得到边界点集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述初始边界集被划分为多个聚类集之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述备选聚类集与所述边界点集距离最近的两个坐标点之间的至少一个坐标点作为边界点，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，得到边界点集之后对边界点集进行进一步优化的方法，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边界点集中的边界点在所述碎块点云中形成多条区域边界，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述区域边界将所述碎块点云划分成多个区域，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，碎块点云被分为多个区域之后划分所述区域边界，包括：
10.一种物品碎块的点云区域划分装置，其特征在于，所述装置包括：
