[发明专利]结合K-means聚类的点云区域生长优化分割方法

摘要

本发明公开了一种结合K‑means聚类的点云区域生长优化分割方法，包括以下步骤：S1，对点云数据进行K‑means聚类，获取聚类后各对象基元的质心，将质心按高程进行排序，获取最低质心点；S2，遍历所有对象基元，计算各个对象基元的质心与高程最低的质心之间的角度和高差，将符合高差阈值和角度阈值的质心所在的对象基元被划分为地面点，其余质心所在的对象基元划分为地物点；S3，遍历未划分的地物对象基元，对未划分的地物对象基元进行区域生长，直到所有的对象基元都遍历完，结束生长。本发明采用对聚类后的对象基元进行生长，能够解决传统的三维数据区域生长过慢的问题，提高了点云数据运算速度，同时解决了点云分割结果较零散造成的分割精度过低的问题。