基于边界保留的点云精简算法研究

基于边界保留的点云精简算法研究

论文摘要

传统的栅格法与曲率法对数据模型进行精简时很容易剔除特征点,但是误判率较高,导致精简后的数据不能较好地突出点云数据的特征,使重构后的实体模型精度下降。针对以上问题,本文算法首先使用改进的Kmeans进行质心初始化;然后,使用X-Y边界提取算法来保留边界完整性;最后,根据Hausdorff距离对簇进行细分,在高曲率区域保留必要多的点,在低曲率地方保留一些均匀分布的点。实验验结果证明该方法优于传统的栅格法与曲率法。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 K-means聚类算法的基本思想
  • 2 算法的基本流程
  •   2.1 质心初始化
  •   2.2 点云模型边界提取
  •   2.3 边界点云划分
  •   2.4 簇细分
  •   2.5 点云精简误差评定
  • 3 实验与分析
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 常俊飞,任思红,姚涛

    关键词: 点云精简,栅格法,曲率法,聚类算法,距离

    来源: 测绘与空间地理信息 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 自然地理学和测绘学

    单位: 黑龙江第二测绘工程院,国网六安供电公司

    分类号: P225.2

    页码: 136-140

    总页数: 5

    文件大小: 1722K

    下载量: 152

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