点云分割作为识别地理场景的空间特征、探索和记录空间信息的关键处理步骤，其分割精度直接影响后续三维场景重建、地物特征提取等应用的效果。针对传统区域生长点云分割算法的不稳定等问题，本文结合超体素和区域生长算法对点云数据进行分割，并利用点云自身的色彩信息进一步改进分割结果。试验结果表明，相较于传统的区域生长和已有的结合超体素与区域生长的分割算法，本文算法对点云数据分割的效果更好，且其精确率与召回率均有提高。
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