基于改进自适应k均值聚类的三维点云骨架提取的研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 鲁斌; 范晓明 |
| 刊名 | 自动化学报
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| 出版日期 | 2022 |
| 卷号 | 48期号:8页码:1994-2006 |
| 关键词 | 骨架提取 自适应聚类 L_1-中值算法 八叉树采样 区域引导 |
| ISSN号 | 0254-4156 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c200284 |
| 英文摘要 | 针对三维点云中心骨架提取问题,提出一种基于改进的自适应k均值聚类预分割引导的点云骨架提取算法.首先,将输入点云体素化,利用八叉树算法覆盖输入点云并下采样实现点云化简;其次,在采样点中自适应选取初始聚类中心对点云进行区域划分,并颜色标记;最后,在区域分割的引导下应用L_1-中值骨架提取算法实现点云骨架的提取.该算法主要针对L_1-中值算法可重复性差、易丢失细节等缺点进行了改进,并且对输入点云的质量以及形状的几何或拓扑信息,都没有严格的先验要求,可以直接应用到未经任何预处理、含有噪声或离群点的初始扫描点云上.展示了从多种不规则点云提取的骨架结果,包括矮小植物、人体动作等.与传统算法相比,该算法具有高准确率、强鲁棒性、强学习扩展能力等优点. |
| 源URL | [http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56303]  |
| 专题 | 自动化研究所_学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 鲁斌,范晓明. 基于改进自适应k均值聚类的三维点云骨架提取的研究[J]. 自动化学报,2022,48(8):1994-2006. |
| APA | 鲁斌,&范晓明.(2022).基于改进自适应k均值聚类的三维点云骨架提取的研究.自动化学报,48(8),1994-2006. |
| MLA | 鲁斌,et al."基于改进自适应k均值聚类的三维点云骨架提取的研究".自动化学报 48.8(2022):1994-2006. |
入库方式： OAI收割
来源：自动化研究所
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