【摘 要】
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点云数据量十分庞大,合理地精简点云数据是点云数据处理的重要研究内容。针对传统点云精简算法存在的细节缺失、空洞等问题,提出一种基于多参数k-means聚类的自适应点云精简算法。该方法基于KD-Tree创建点云k邻域,结合曲面拟合对点云数据进行曲率和法向特征计算,运用多参数混合特征提取方法对点云特征及边界进行检测并保留;并由KD-Tree索引确定初始化聚类簇心,进行k-means聚类,聚类结果根据最大
【机 构】
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中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院,山东青岛266580;齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省科学院海洋仪器仪表研究所,山东青岛266061
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点云数据量十分庞大,合理地精简点云数据是点云数据处理的重要研究内容。针对传统点云精简算法存在的细节缺失、空洞等问题,提出一种基于多参数k-means聚类的自适应点云精简算法。该方法基于KD-Tree创建点云k邻域,结合曲面拟合对点云数据进行曲率和法向特征计算,运用多参数混合特征提取方法对点云特征及边界进行检测并保留;并由KD-Tree索引确定初始化聚类簇心,进行k-means聚类,聚类结果根据最大曲率偏差作细分精简。将本文算法、曲率采样法、均匀网格法与随机精简法分别应用于不同类型的点云模型中进行实验
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