一种优化的中心均匀化聚类融合的点云分割方法

摘要

本发明公开了一种优化的中心均匀化聚类融合的点云分割方法，首先，本发明通过构建扫描距离、角度分辨率及邻近点数的关系模型，给出了截止距离计算公式，其次，对局部密度和距离函数进行了归一化，并根据两者乘积的大小的来确定聚类中心，同时，为了避免聚类中心重复或相近对聚类的影响，本发明对重复的或距离很近的聚类中心进行了消除，从而实现了聚类中心的均匀化。最后，根据聚类中心，利用数据点到聚类中心距离逐个确定每个数据的聚类归属，同时依据邻近聚类数据群之间的距离和截止距离之间的比较来进行邻近聚类之间的融合，从而实现点云数据的精细分割。本发明在分割可靠度和精度上均有明显的改善。为激光点云语义模型构建及语义属性标注提供了前期数据基础。