由于激光传感器内在的缺陷,获得的非合作目标原始点云数据往往处于一个分布不均匀的状态,这就对后续的高质量非合作目标表面重构带来了很大的挑战.提出了一种基于全局约束的局部层次聚类方法来提升非合作目标点云分布的连续性.该方法主要可分为两步:1.基于全局约束的自适应八叉树三维空间分解,2.基于全局约束的层次聚类.第一步的主要目的是为了降低算法的复杂度,第二步则将分布不均匀的点集转化为均匀分布的状态.本文在三个非合作目标模型上进行了实验.实验的可视化结果与定量计算结果均验证了该方法的有效性.
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