3B nokta bulutu veri işleme dünyasında iki temel teknik sıklıkla gündeme gelir: Nokta Bulutu Sınıflandırması ve Nokta Bulutu Segmentasyonu. Her iki teknik de nokta bulutu verilerinin anlaşılması ve analiz edilmesinin ayrılmaz bir parçası olmakla birlikte, farklı amaçlara hizmet eder ve farklı yöntemler kullanır. Aşağıda bu iki yaklaşım arasındaki temel farkları inceliyoruz ve bunların 3D verileri analiz etmek için nasıl kullanıldığını açıklıyoruz.

Nokta Bulutu Sınıflandırması

Nokta bulutu sınıflandırması, buluttaki her noktaya tek bir etiket atanmasını içerir. Bu etiket, noktanın karşılık geldiği gerçek dünya nesnesini veya özelliğini kategorize etmek içindir. Örneğin, LiDAR veya diğer 3 boyutlu sensörler tarafından yakalanan bir nokta bulutu işlenirken, bireysel noktalar "zemin", "bina", "ağaç" veya "araba" olarak sınıflandırılabilir.

Sınıflandırma genellikle nokta bulutunun global özelliklerine odaklanır. Bu, algoritmanın buluttaki noktaların genel özelliklerini (geometrik özellikleri, yoğunlukları veya renkleri gibi) hangi kategoriye ait olduklarını belirlemek için kullandığı anlamına gelir. Sınıflandırmanın sonucu, her noktanın bu önceden tanımlanmış sınıflardan birine atanmasıdır.

Nokta Bulutu Sınıflandırmasının Temel Özellikleri:

• Her noktaya tek bir sınıf etiketi atanır.

• Sınıflandırmalar genellikle nokta bulutunun global özelliklerine dayanır.

• Nokta bulutu verilerinin (örneğin zemin, bitki örtüsü, binalar vb.) üst düzeyde sınıflandırılmasını sağlar.

• Genel amaçlı nesne tespiti ve sahneyi anlamak için yaygın olarak kullanılır.

Nokta Bulutu Segmentasyonu

Nokta bulutu bölümlendirme ise belirli ortak özelliklere veya özelliklere dayalı olarak nokta bulutunu daha küçük, daha yönetilebilir parçalara veya bölümlere ayırır. Segmentasyon, tek tek noktaları basitçe etiketlemek yerine, benzer özellikleri paylaşan noktaları bir arada gruplamayı amaçlar. Amaç, nokta bulutu içerisinde belirli bir bölgedeki tüm noktaların aynı kategoriye ait olduğu bölgeler veya kümeler oluşturmaktır.

Segmentasyon, sınıflandırmaya kıyasla daha ince taneli olabilir. Örneğin, sınıflandırma bir grup noktayı basitçe "araba" olarak etiketleyebilirken, segmentasyon bir park yerindeki bireysel arabaları farklılaştırarak daha da ileri gidebilir. Bu şekilde segmentasyon, sınıflandırmanın ötesinde bir adım olarak değerlendirilebilir; çünkü yalnızca kategorize etmekle kalmaz, aynı zamanda nesneler arasındaki mekansal ilişkileri ve ayrımları da tanımlar.

Segmentasyon, hem bireysel noktaların yerel özelliklerine (konumları, eğrilikleri veya renkleri gibi) hem de komşu noktalar arasındaki ilişkilere dayanır. Algoritma, bu ilişkileri analiz ederek nokta bulutunu ayrı ayrı analiz edilebilecek farklı, anlamlı bölümlere ayırabilir.

Nokta Bulutu Segmentasyonunun Temel Özellikleri:

• Noktaları paylaşılan özelliklere veya mekansal ilişkilere göre gruplandırır.

• Nokta bulutu içerisinde bir bölgedeki tüm noktaların benzer olduğu bölgeler oluşturur.

• Segmentasyon, sınıflandırmaya kıyasla verilerin daha ayrıntılı, yerel bir görünümünü sağlayabilir.

• Genellikle nesne algılama, yüzey yeniden yapılandırma ve çevre haritalama gibi görevlerde kullanılır.

Sınıflandırma ve Segmentasyon Arasındaki Temel Farklılıklar

Sınıflandırma ve Segmentasyon Ne Zaman Kullanılmalı?

• Nokta Bulutu Sınıflandırması, büyük bir nokta bulutunu geniş kategorilere veya özelliklere göre hızlı bir şekilde kategorize etmeniz gerektiğinde idealdir. Örneğin, bir şehrin LiDAR taramasını işliyorsanız sınıflandırma, bina alanlarını, yolları, bitki örtüsünü ve diğer peyzaj özelliklerini hızlı bir şekilde tanımlamanıza yardımcı olabilir.

• Nokta Bulutu Segmentasyonu, belirli nesnelerin tespit edilmesi veya bir sahnenin farklı bölümlerinin sınırlarının belirlenmesi gibi nokta bulutunun ayrıntılı analizine ihtiyaç duyduğunuzda daha kullanışlıdır. Örneğin otonom araç uygulamalarında segmentasyon, noktaları yakınlığa ve özelliklere göre gruplandırarak yayaları, araçları ve yoldaki engelleri tespit etmeye ve aralarında ayrım yapmaya yardımcı olabilir.

Çözüm

Nokta Bulutu Sınıflandırması ve Nokta Bulutu Segmentasyonu, 3B nokta bulutu verilerinin analizinde değerli teknikler olsa da, amaçları ve yöntemleri bakımından önemli ölçüde farklılık gösterirler. Sınıflandırma, nokta bulutunun genel bir kategorize edilmesini sağlarken, segmentasyon, verileri yerel özelliklere ve noktalar arasındaki ilişkilere dayalı olarak daha küçük, daha ayrıntılı bölgelere ayırır. Eldeki göreve bağlı olarak her iki teknik de birbirini tamamlayabilir ve 3 boyutlu ortamların kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlayabilir.