【摘 要】
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为解决点云特征区域分割过程中的过分割和欠分割问题,提出一种多聚类混合数据分割算法。算法首先利用改进的K-means聚类将散乱点云模型划分出平坦区域与特征区域;再利用基于
【机 构】
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江门职业技术学院电子与信息技术系,赤峰学院建筑与机械工程学院
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为解决点云特征区域分割过程中的过分割和欠分割问题,提出一种多聚类混合数据分割算法。算法首先利用改进的K-means聚类将散乱点云模型划分出平坦区域与特征区域;再利用基于高斯球的Mean-shift聚类对特征区域进行细分割,接着使用区域生长对细分割后的结果进行调整,最终实现点云数据的准确分割。并用该算法与K-mans、Mean-shift算法对相同模型在相同参设下进行分割实验,其结果表明,该算法能有效、准确地根据点云特征类型实现数据分割,同时有效避免特征的过分割和欠分割现象。
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