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期刊文章详细信息

利用自适应模糊椭球聚类实现点云分区    

Segmentation of point cloud based on Adaptive Fuzzy c-Elliptotype clustering

  

文献类型:期刊文章

作  者:刘雪梅[1,2] 庄晋林[3] 张树生[1] 李炳胜[3]

机构地区:[1]西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室 [2]华北水利水电学院图形图像研究所,郑州450011 [3]华北水利水电学院图形图像研究所

出  处:《计算机工程与应用》

基  金:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60573177);航空科学基金(No.04H53059);河南省教育厅自然科学基金(the Natural Science Foundation of Department of Education of Henan Province;China under Grant No.200510078010)。

年  份:2007

卷  号:43

期  号:15

起止页码:33-34

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘  要:点云数据分区是逆向工程中重要而又难以解决的问题。采用自适应模糊椭球聚类算法实现逆向工程中的点云分区,利用凸组合在经典模糊聚类算法中加入平面聚类,凸组合系数利用启发技术根据平面大小自适应选择。避免传统分区算法中微分几何特征量的估算;利用竞争凝聚技术自动确定分区数目;分区结果便于后续几何参数精确提取。实验结果验证了该算法的有效性。

关 键 词:模糊聚类 逆向工程 分区  

分 类 号:TP391]

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同被引文献:

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