K-means聚类算法是一种无监督学习算法,主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分,使得每个数据点与其所在簇的质心(即该簇所有数据点的均值)之间的平方距离之和最小。 在K-means聚类算法中,首先需要预定义簇的数量K,然后随机选择K个对象作为初始的聚类中心。接着,算法会遍历数据集中的每个对象,根据...
本算法基于泊松分布和K-means聚类,通过分析点云数据的空间分布特性,实现精简目标。具体步骤如下: 1.数据预处理:对原始点云数据进行预处理,包括去除噪声、补全缺失数据等操作。 2.泊松分布建模:根据点云数据的空间分布特性,建立泊松分布模型。通过计算每个区域内点的密度,得到泊松分布的参数。 3. K-means聚类:根据泊...
首先,对点云进行K-means聚类获取对象基元并计算质心点,判断各对象基元质心点是否满足角度和高差阈值,实现基于对象基元质心点的点云滤波;然后,遍历地物对象基元,通过计算对象基元内各点的邻近点的法向量角度和距离,判断其是否满足阈值生长条...
与包围盒法相比,在压缩率近似相同的条件下, k-means聚类方法能较好地保留细节特征,与原始数据的稠密稀疏分布更加一致,所建模型表面更光滑。关键词 图像处理;点云精简; k 均值聚类;曲面拟合;均方根曲率;压缩率中图分类号 TP391 文献标识码 Adoi:10.3788/LOP56.091002PointCloudSimplificationMethodBasedon k-Means...
基于K-means聚类方法的三维点云模型分割_论文 １引言 近年来，由于三维激光扫描仪的广泛使用，第四代数字多媒体———面向三维模型的数字几何处理时代已经到来［１］。在网络游戏、影视娱乐、三维ＣＡＤ等应用中，如何根据某种局部形状特征，重用和修改现有三维模型，即三维模型的分割，已经成为一个重要研究课题［２］...
融合k-means聚类和Hausdorff距离的散乱点云精简算法.docx,为了提高点云数据处理和应用的效率,需要对海量点云数据进行精简[1-4]。近年来,国内外学者对点云精简进行了大量研究,并取得了大量的研究成果。经典的点云算法有包围盒法[5]、曲率采样[6]、保留边界法[7]、聚类法等
kmeans算法来聚类点云Lo**gs 上传390KB 文件格式 zip kmeans 聚类 对点云进行聚类分割,已知点云的类数量,通过初始点来进行 点云分类,点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 webpack-排序算法的实现与分析 2025-01-01 00:57:35 积分:1 ...
针对kinect等深度相机扫描获取的点云数据数量庞大,噪声较多的问题,提出一种特征保持的点云云噪和精简算法.使用K-D树快速分类点云;通过曲率估计算法得到局部曲面的曲率值;使用K—means聚类算法对点云进行聚类,对每个类中的点,根据点到聚类中心的欧式距离和邻近点曲率变化判断是否为噪声点;通过保持特征的点云精简算法实...
使用 K-D 树快速分类点云;通过曲率估计算法得到局部曲面的曲率值; 使用 K-means 聚类算法对点云进行聚类,对每个类中的点,根据点到聚类中心的欧式距离和邻近点 曲率变化判断是否为噪声点;通过保持特征的点云精简算法实现对点云数据的简化.实验结果显示, 算法快速有效,对于去除大量外部噪声有良好效果,且精简后的点...
基于K-means聚类的点云数据精简算法能够把点云数据分解成相对独立的簇,并且能够快速对其进行精简,但对点云模型的特征不够敏感,容易丢失特征信息,并且容易在相对平坦的区域产生孔洞。基于泊松分布的点云特征点检测算法能够准确的检测出点云数据模型中的特征点,并且能够在平坦的区域避免孔洞现象,但该算法无法对非特征点...