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一种改进的点云边界快速提取方法.docx
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2023-02-23
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一种改进的点云边界快速提取方法.docx
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摘要
为进一步提高提取边界点的效率,提出了一种 k-均值聚类与象限识别相结合的点云边界快速提取
方法,通过 k-均值聚类将点云划分为许多个子集群,根据三维格网划分方法探测出边界集群,在
边界集群中通过象限识别提取出边界点。两组边界提取实验结果表明,本方法不仅能够提取到分布
均匀的边界特征点,且与传统方法比较,效率更高。
Abstract
Extracting boundaryfeatures from point cloud is an important work of data
processing. In this paper, in order to accelerate the efficiency of extracting
boundary points from point cloud, an improved method is proposed based on the
combination of k-means clustering and quadrant recognition. Firstly, point cloud is
divided into many sub-clusters usingk-means clustering algorithm. Secondly, the
boundary clusters are detected with the method of three-dimensional mesh division.
Then, boundary points are recognized and extracted from the boundary clusters by
means of quadrant recognition. Finally, two experiments are conducted to verify the
feasibility of the proposed method. The results show that the proposed approach
performs better than the traditional method in the aspects of extraction results and
efficiency.
译
关键词
激光点云; 边界提取; k-均值聚类; 集群探测
Keywords
TLS point cloud; extraction of boundary points; k-means clustering; clusters
detection
译
随着激光扫描技术的不断发展,基于点云数据的模型重建技术已经广泛应用于变形监测、文物保护
与复原、工业制造、逆向工程、三维城市等重要领域
[1-4]
,点云数据处理已经成为了研究热点问题。
而在点云数据处理过程中,点云边界点的提取是一项重要的工作。点云边界特征是能够表达实物模
型原始边界特征的数据点,它不仅作为表达曲面的重要几何特征,而且作为求解曲面的定义域,对
实体模型重建起着重要的作用
[5]
。因此,在包含明确边界信息的点云数据中,如果需要对点云进行
精简,必须首先进行边界点的提取并将其保留下来,继而保证后续模型重建的质量。
现有的点云边界特征点的提取算法大致包括以下 3 类:①在三角格网模型的基础上,通过判断一个
点的邻接点是否都能通过三角网格的边组成闭合曲线来获取边界点
[6-8]
;②首先利用空间栅格对点
云进行空间划分,基于种子边界栅格识别与生长法提取点云数据中的边界点
[9]
;③对点云进行最小
二乘平面上投影,然后通过邻近点分布均匀性进行边界点提取
[10]
。Shi 等
[11]
提出通过 k-均值聚类
与三维格网划分的方法提取边界点,避免由于保留的伪边界点引起边界特征的缺失,但该方法需要
迭代判断边界的聚类是否合适,带来了计算负担;黄文明等
[12]
提出了一种基于 k 邻域均匀性分布的
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