模糊C-均值聚类对点云数据的分割Segmentation of Point Cloud Data with Fuzzy C-means Clustering
胡文庆;施昆;曹影;
摘要(Abstract):
点云数据的分割是点云数据处理流程中的重要内容,同时也是点云数据三维重建的前提和基础。该研究在模糊C-均值聚类(FCM)算法的基础上,根据标靶点云和建筑物点云数据的不同特征进行实验,通过Matlab对地面雷达的标靶、建筑物点云数据进行分割,探讨模糊C-均值聚类算法对点云数据分割的可行性。实验结果显示,通过选择正确点云数据的特征属性,利用模糊C-均值算法对点云数据分割具有一定的可行性。
关键词(KeyWords): 点云数据分割;特征;模糊C-均值聚类;可行性
基金项目(Foundation):
作者(Author): 胡文庆;施昆;曹影;
Email:
DOI: 10.13989/j.cnki.0517-6611.2015.17.126
参考文献(References):
- [1]BESL P J,JAIN R C.Segmentation through variable-order surface fitting[J].PAMI,1988,10(2):167-192.
- [2]柯映林,单东日.基于边特征的点云数据区域分割[J].浙江大学学报:工学版,2005,39(3):377-380,396.
- [3]JIANG X Y,BUNKE H,MEIER U.Fast range image segmentation using high-level segmentation primitives[C]//Proc.of the 3rdIEEE workshop on applications of computer vision.Washington,DC,USA:IEEE Computer Society,1996.
- [4]董明晓,郑康平,许伯彦.一种点云数据的区域分割方法[J].机械设计,2004,21(10):38-40.
- [5]龚友平,金涛,童水光.点云数据区域分割方法[J].工程图学学报,2006(4):8-13.
- [6]AIJAZI A K,CHECCHIN P,TRASSOUDAINE L T.Segmentation based classifi cation of 3D urban point clouds:A Super-Voxel based approach with evaluation[J].Remote Sens,2013,5(4):1624-1650.
- [7]HOFFMAN R,JAIN A K.Segmentation and classification of range images[J].IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1987,9(5):608-620.
- [8]李海伦,黎荣,丁国富,等.应用遗传模糊聚类实现点云数据区域分割[J].计算机应用研究,2012,29(5):1974-1976.
- [9]孙红岩,孙晓鹏,李华.基于K-means聚类方法的三维点云模型分割[J].计算机工程与应用,2006(10):42-45.
- [10]高新波.模糊聚类分析及其应用[J].西安:西安电子科技大学出版社,2004.