改进自适应k均值聚类在三维点云骨架提取中的应用

"本文主要研究了基于改进自适应k均值聚类的三维点云骨架提取算法，旨在解决传统L1-中值骨架提取算法在处理三维点云时存在的细节丢失、可重复性差和骨架连接错误等问题。" 在当前的IT领域，三维点云技术已经成为三维模型处理的关键技术，广泛应用于三维重建、模型分割、点云配准和模型形状检索等场景。骨架模型作为三维模型的重要表示形式，能够简洁地展现模型的拓扑结构和几何特征。然而，随着点云模型复杂性的增加，对骨架提取算法的准确性和效率提出了更高要求。 传统的L1-中值骨架提取算法虽因快速和高效而被广泛应用，但它存在一些局限性：如随机采样的不可重复性、在密度不均匀时容易丢失细节，以及基于阈值的骨架伸长可能导致错误连接。为了解决这些问题，本文提出了一个新的方法，即基于改进自适应k均值聚类的L1-中值骨架提取算法。 该算法首先利用八叉树结构对散乱的三维点云进行组织，考虑到每个体素内点的密度差异。随后，进行中值采样，并根据采样点集自适应地确定k均值聚类的初始中心，从而实现区域划分。通过局部中值迭代收缩，得到各个区域内的骨架分支。最后，通过L1局部分支拟合曲线进行骨架平滑和连接，减少迭代次数，同时考虑密度因素和异常点的影响，避免细节丢失。 与原始的L1-中值算法相比，该改进算法显著提高了骨架的准确性和可重复性，有效解决了跨区域连接错误，从而实现了更好的骨架提取效果。这一研究进展对于提升三维点云处理的精度和稳定性具有重要意义，为后续的点云分析和应用提供了更为可靠的骨架模型基础。 国内外的研究现状表明，骨架提取技术自Blum在1967年提出的中轴变换以来，已经历了多种方法的发展，包括Dey的三维曲线骨架定义和Cornea等人的骨架属性概述。尽管目前尚无统一的标准定义，但各种骨架提取技术都在不断探索和完善，以适应日益复杂的三维模型处理需求。本文的贡献在于结合聚类方法改进了现有的骨架提取算法，为点云处理领域带来新的优化方案。