一种三维点云聚类算法的研究
DOI:
作者:
作者单位:

武汉大学电子信息学院;武汉大学电子信息学院,测绘遥感信息工程国家重点实验室;武汉大学电子信息学院,武汉大学电子信息学院

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通讯作者:

中图分类号:

TP311

基金项目:

国家重点基础研究发展计划(973计划)


A method of 3d point cloud clustering studing
Author:
Affiliation:

National key laboratory Of Surveying and mapping of remote sensing information engineering;School of Electronic Information, Wuhan University,School of Electronic Information, Wuhan University

Fund Project:

The National Basic Research Program of China (973 Program)

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    摘要:

    在重构曲面之前,需要对点云数据进行聚类处理,以保证后续3D重建工作准确、高效地进行。基于采用传统的聚类方法处理立体视觉形成的海量数据所存在的计算与存储瓶颈问题,提出一种新型的聚类算法,即基于包围盒的密度聚类算法。它首先利用包围盒算法对给定的海量点云进行过分聚类,然后对每个过分簇求中心,用中心点代替过分簇,最后在过分簇的级别上进行基于密度的聚类来完成对整体地聚类。结果显示该方法能够有效的实现海量点云的聚类,突破计算瓶颈。它实现了原始点云的大量删减,简化率高达96.75%,并最终在过分簇的级别上将原始点云分为5类。

    Abstract:

    The point cloud data should be clustered to ensure the accuracy and efficiency of 3D reconstruction work . According to the bottleneck of traditional clustering method when dealing with the mass data which produced by the stereoscopic vision system,this paper proposes an new method called density clustering algorithm based on bounding box. The algorithm first groups the given mass point cloud into lots of small clusters by using the bonding box,then completes the final clustering on the level of means of clusters.The result comes out that the new method is quite effective. It implements the simplification of the original point cloud,the simplified rate is as high as 96.75%, and finally divides the clusters into 5 classes.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

雷敏,仲思东,屠礼芬. 一种三维点云聚类算法的研究[J]. 科学技术与工程, 2014, 14(29): .
Lei Min, Zhong Si dong, Tu Li fen. A method of 3d point cloud clustering studing[J]. Science Technology and Engineering,2014,14(29).

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  • 收稿日期:2014-05-20
  • 最后修改日期:2014-06-17
  • 录用日期:2014-07-01
  • 在线发布日期: 2014-10-16
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