一种融合多特征聚类集成的室内点云分割方法

• 作者: 曾碧 黄文
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 点云分割 特征融合 近邻传播聚类算法 聚类成员 聚类集成
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 281-286
• 页数: 6页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 4667字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2018.03.047

摘要

针对特定场景下传统点云分割算法不精确及特征描述不全面的问题,提出一种融合2D和3D多特征的近邻传播(AP)聚类集成分割方法.从点云中获得一组表征复杂室内场景不同点云类别的描述子,如彩色图像特征、曲率、法向量、旋转图像等,根据它们之间的差异性,通过对每类特征进行AP聚类得到聚类成员,建立聚类成员簇间一致性矩阵,并利用Ncut算法进行图分割获得最终的点云分割结果.实验结果表明,该算法相较传统的点云分割算法能更准确地区分室内复杂三维点云场景,并且具有更好的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾碧	广东工业大学计算机学院	106	646	12.0	19.0
2	黄文	广东工业大学计算机学院	2	5	1.0	2.0