基于顾及曲率自适应邻域的点云单点分类方法

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点云数据分类作为三维城市场景分析中的重要环节之一,吸引了学术界广大研究者的注意。由于点云数据存在不均衡的密度分布、噪声以及数据缺失等问题,需要对点云数据进行高精度的有效分类。传统点云分类方法通常包含基于统计方法提取点云邻域和机器学习算法两大部分。因为点云分类算法中稳定的点云邻域受限于点云的密度和曲率分布情况,所以会造成点云分类结果中存在一定的椒盐噪声现象。因此,提出了一种顾及曲率的自适应邻域的点云单点分类方法,改进了顾及曲率的点云邻域改进方法。该方法可以生成理想的三维点云邻域,并增强了点云特征的可分
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