所属单位：行政管理部门

发表刊物：计算机工程与应用

关键字：C均值;三维点云;去噪;模糊聚类;

摘要：针对三维激光扫描仪采集到的点云数据中离群点不易区分和去噪难度大的问题,提出了一种改进的C均值算法。通过分析三维点云数据特征,在传统C均值算法中引入模糊聚类权重因子,降低类内距离和拉大类间距离,有效增强了离群点特征以降低识别难度。进而将识别出的噪声分类别处理,利用改进的C均值算法去除大尺度噪声,构造双边滤波算法去除小尺度噪声数据。与密度聚类算法、正交整体最小二乘平面拟合和基于特征选择的双边滤波点云去噪等算法相比,去噪准确度分别提升了7.3%、6.5%和6.0%,实验结果表明该算法可以有效去除大尺度噪声并能较好地保留有效数据。

第一作者：李智杰,马宗方,李昌华,宋阳

论文类型：期刊论文

学科门类：工学

卷号：中文核心期刊:1-4,4

ISSN号：1002-8331

是否译文：否

发表时间：2015-04-24