对于激光点云中的典型地物,传统点云分割算法由于其适用性不同,且分割阈值较难设置,易出现过分割或欠分割现象。针对此问题,通过分析不同算法的原理及适用性,提出基于区域增长与欧氏聚类相结合的点云分割方法。该方法通过区域增长将激光点云中的典型地物分为树、杆类及建筑类,再分别对这两大类地物设置不同阈值,采用欧氏聚类算法将个体单独分割开来。实验结果表明,本文方法能将树、杆状物、建筑物等典型地物分割开,同时解决了因阈值设置不合理而出现的过分割或欠分割问题。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
