混合流形谱聚类：自适应激光点云分割与抗噪性能

本文主要探讨了一种创新的激光点云处理方法，即"激光点云的混合流形谱聚类自适应分割方法"。该方法将激光点云视为三维欧氏空间中的线性与非线性混合流形，这是对复杂数据结构的一种深入理解，因为点云通常包含丰富的几何和拓扑信息。方法的核心在于构建一个混合概率模型，通过混合概率主成分分析（Mixed Probability Principal Component Analysis, MPPCA）方法生成M个主成分分析器，这些分析器共同构成模型来描述点云的分布特性。这个模型进一步用于构建点云的邻接矩阵，它反映了点之间的关系，是谱聚类算法的基础。 在处理过程中，关键步骤是将点云分割的几何特征映射到谱空间进行降维嵌入。这种方法利用了谱聚类的理论，通过N-cut方法将这些特征转化为多维向量，这些向量能有效地捕捉点云结构的内在模式。接下来，作者引入类间类内划分算法，这是一种自适应策略，能够根据数据的特性动态调整分割策略，确保结果更符合几何特征。 实验结果显示，该算法在多种受测点云上表现出强大的性能，即使在预设参数范围广泛的情况下，也能以超过80%的概率收敛于准确的几何特征分割。这表明算法具有较高的鲁棒性和稳定性。此外，算法还展示了良好的抗噪能力，能够在添加高斯噪声和离群点噪声后，依然能够保持有效的分割效果。这一点对于实际应用，如卫星模型点云的切片式激光三维成像，尤为重要，因为实际获取的数据往往包含噪声和异常点。 这篇论文介绍了一种新颖而实用的激光点云分割技术，它不仅考虑了点云的几何特性，还利用混合概率模型和谱聚类的组合优化了分割过程，具有较强的适应性和抗干扰能力。这对于点云处理领域的研究者和工程师来说，提供了一种高效且可靠的工具，尤其是在处理大规模、复杂度高的三维数据时。