基于网格化曲率聚类的点云分割

摘要

针对三维散乱点云数据,提出一种基于网格化曲率聚类的点云分割算法.首先对点云进行三维空间动态网格划分建立散乱数据点的拓扑关系,利用坐标转换法,在局部坐标系内拟合抛物面,进而求得高斯曲率、平均曲率等微分信息,然后基于聚类分析的思想利用高斯曲率和平均曲率的相似性进行点云数据的初始分割,再利用空间网格的拓扑关系检查和纠正完成点云数据的区域分割.该方法不需计算出每一个测量点的曲率值,从而提高了计算速度.