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
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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