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...
1.点云数据:点云数据是一种空间数据集,由一系列三维坐标点组成。 2. K-means聚类:一种常用的聚类算法,通过迭代优化将数据划分为K个聚类,使得每个聚类内部的样本尽可能相似。 3.泊松分布:描述在特定时间段或空间内随机事件发生次数的概率分布。在点云精简中,泊松分布可用于描述某一区域内点的分布密度。 三、算法...
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/LOP56.091002PointCloudSimplificationMethodBased... ...
摘要提出采用Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类分析方法对三维点云模型进行分割。论文指出，对于分布呈现类内团聚状三维点云模型，Ｋ均值聚类分割可以得到较好的结果。与三维网格模型的Ｋ均值聚类分割、点云模型的谱系聚类分割的实验结果比较证实了这一点。关键词三维模型分割聚类分割三维点云模型Ｋ均值聚类 文章编号１００２－８３３１－（...
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
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,且精简后的点云数据保持了原始点云特征...
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.且精简后的点去数据保持了原始点去...
基于此,本文提出了一种基于加权最小二乘法曲率计算和泊松分布Kmeans聚类的点云数据模型精简算法。首先将基于加权最小二乘法的数据拟合算法和点云数据离群点检测算法相结合,提高了曲率计算的精度,并利用该算法对点云数据的曲率进行计算。然后提出了一种基于泊松分布和Kmeans聚类的点云数据精简算法,该算法根据加权最小...
针对单一精简算法无法精确保留模型特征信息,易造成点云表面孔洞等问题,提出了一种基于二分K-means聚类的曲率分级优化精简算法.首先采用最小二乘法对邻域进行曲面拟合,计算曲率值,依据曲率值划分显著特征区与非显著特征区,其次采用二分K-means聚类划分非显著特征区,依据子簇的曲率阈值筛选保留具有特征重要性的亚特征点,...