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摘要
本发明公开的一种基于谱聚类的点云数据分割方法,包括以下步骤：读取输入的点云数据集合和聚类个数；对点云数据集合的坐标进行归一化处理,得到归一化坐标；通过归一化坐标,构造相似矩阵,计算Laplacian矩阵Lrw,并计算最小的m+2个特征值及其对应的特征向量f；将各个特征向量f组成的矩阵按行标准化,得到特征矩阵F；将特征矩阵F中的每一行作为一个m+2维的样本,把样本用K-means聚类的方法得到m个聚类并输出；本发明解决传统点云分割结果不够精细的同时,保持分割结果对点云数据平移、旋转和缩放的不变性,对密度不均匀的点云数据或稀疏数据同样适用。
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