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融合超体素与成对链接聚类的LiDAR点云分割算法

LiDAR point cloud segmentation algorithm based on supervoxel and pairwise linkage clustering

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针对现有的LiDAR点云分割算法稳健性差、效率低的问题,本文提出了一种新的层次化聚类分割算法.该算法首先把点云生成自适应分辨率的超体素,然后以超体素为基元,改进成对链接的分割算法,实现三维点云的分割.试验结果表明,该分割算法与现有的分割方法相比,具有更好的稳健性和更高的计算效率,避免了点云过分割和欠分割的问题.本文算法在分割细节方面更加突出,分割结果可有效地保证后续数据处理工作的精度.

普东东、丁海勇

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南京信息工程大学遥感与测绘工程学院,江苏 南京210044

LiDAR点云 超体素 成对链接 分割 稳健性

国家自然科学基金

41571350

2022

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2022.(3)
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