基于空间相似聚类的点云数据分割方法研究与实验

根据目标特征进行三维点云分割对点云数据的应用至关重要。对于地面三维场景的三维点云数据而言,对其有效的分割可更好地进行地物的分类提取、环境分析以及目标物体识别和跟踪等,由于点云的分割精度直接影响了后续任务的有效性,故三维点云的分割引起了许多学者的关注。本文首先简述了点云分割的国内外研究现状,对点云分割方法进行分类介绍,分析了各种分类算法的特点及优缺点,然后运用空间相似聚类分割方法对实验点云数据进行分割,并对分割结果进行了分析和总结。