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一种改进的点云边界快速提取方法

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为进一步提高提取边界点的效率,提出了一种k-均值聚类与象限识别相结合的点云边界快速提取方法,通过k-均值聚类将点云划分为许多个子集群,根据三维格网划分方法探测出边界集群,在边界集群中通过象限识别提取出边界点.两组边界提取实验结果表明,本方法不仅能够提取到分布均匀的边界特征点,且与传统方法比较,效率更高.
An Improved Method of Rapidly Extracting Boundary Points from Point Cloud

王福杰

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山东省国土测绘院,山东 济南,250101

激光点云 边界提取 k-均值聚类 集群探测

东华理工大学江西省数字国土重点实验室开放研究基金国家自然科学基金

DLLJ20180141674005

2020

测绘地理信息
武汉大学

测绘地理信息

CSTPCDCSCD
影响因子：0.563
ISSN：1007-3817
年,卷(期)：2020.(3)
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