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提出了一种基于k均值(k-means)聚类的点云精简方法。与包围盒法相比,在压缩率近似相同的条件下,kmeans聚类方法能较好地保留细节特征,与原始数据的稠密稀疏分布更加一致,所建模型表面更光滑。
基于k-means聚类的点云精简方法
【摘 要】
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提出了一种基于k均值(k-means)聚类的点云精简方法。与包围盒法相比,在压缩率近似相同的条件下,kmeans聚类方法能较好地保留细节特征,与原始数据的稠密稀疏分布更加一致,所建模型表面更光滑。
【出 处】
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激光与光电子学进展
【发表日期】
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2019年09期
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