安徽农业科学

2015, v.43;No.486(17) 353-356

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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

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 胡文庆;施昆;曹影;

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