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...
内容提示: 第56卷 第9期激光与光电子学进展Vol.56,No.92019年5月Laser&OptoelectronicsProgressMay,2019基于 k-means聚类的点云精简方法贺一波1* ,陈冉丽 2 ,吴侃 3 ,段志鑫 31 大同煤炭职业技术学院建筑工程系,山西 大同037003;2 石家庄铁路职业技术学院测绘工程系,河北 石家庄050041;3 中国矿业大学环境与...
聚类分析（ＣｌｕｓｔｅｒＡｎａｌｙｓｉｓ）是一种多元统计分析方法，它按照“物以类聚”的原则，对数据进行分类。其基本原理是：考察ｍ个数据点，在ｍ维空间内，定义点与点之间某种性质的亲疏距离；设ｍ个数据点组成ｎ类（ｎ≤ｍ），然后将具有最小距离的两类合为一类，并重新计算类与类之间的距离；迭代，直到...
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...
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,...