应用遗传模糊聚类实现点云数据区域分割
点云地面分割算法
点云地面分割算法
点云地面分割算法是一种用于将点云数据中的地面和非地面点分离的算法。
在地图制作、机器人导航、无人驾驶等领域中，点云地面分割算法都有着广泛的应用。
点云地面分割算法的基本思路是通过对点云数据进行聚类，将地面点和非地面点分别归为不同的类别。
在聚类过程中，需要考虑到地面点的特征，如高度较低、密度较高等。
常用的点云地面分割算法包括基于平面拟合的方法、基于区域生长的方法、基于深度学习的方法等。
基于平面拟合的方法是一种比较简单的点云地面分割算法。
该方法通过对点云数据进行平面拟合，将拟合误差较小的点归为地面点，拟合误差较大的点归为非地面点。
该方法的优点是计算速度快，但对于地面不规则的情况，效果较差。
基于区域生长的方法是一种基于点云密度的点云地面分割算法。
该方法通过对点云数据进行聚类，将密度较高的点归为地面点，密度较低的点归为非地面点。
该方法的优点是对于地面不规则的情况有较好的适应性，但计算速度较慢。
基于深度学习的方法是一种新兴的点云地面分割算法。
该方法通过训练深度学习模型，将点云数据中的地面点和非地面点进行分类。
该方法的优点是准确率较高，但需要大量的训练数据和计算资源。
点云地面分割算法是一种重要的点云数据处理技术，对于实现精准的地图制作、机器人导航、无人驾驶等应用具有重要的意义。
在实际应用中，需要根据具体的场景选择合适的算法，并进行参数调整和优化，以达到最佳的效果。
pcl分割算法
pcl分割算法点云分割是计算机视觉中一个重要的任务，它可以将复杂的点云数据中的物体或场景分割成单独的部分。
其中，基于概率一致性（probabilistic consistency）的点云分割算法（PCL - Probabilistic Consistency-based Cloud Segmentation Algorithm）是一种常见的方法，它利用了点云中的几何和颜色信息，可以应用于各种应用场景，如机器人导航、三维重建和物体识别等。
PCL分割算法的基本原理是将点云数据划分成多个聚类，并且将属于同一聚类的点分配给同一个类别。
为了实现这一目标，算法首先对点云进行降采样以减少计算量，然后基于局部几何特征计算点的法线向量。
这些法线向量将用于计算每个点的邻域描述符（neighbourhood descriptor），该描述符既包括几何信息，也包括颜色信息。
接下来，算法会使用这些描述符来计算每个点与其邻域之间的兼容性。
具体来说，算法会利用邻接图（Neighbour Graph）来表示点云的邻域结构。
对于每个点，算法会基于描述符之间的相似性来构建相应的邻接图。
然后，算法会根据这个邻接图来计算每个点与其邻域点的一致性概率。
如果点与其邻域之间的一致性概率超过了一个阈值，那么这些点就被分配给同一个聚类。
为了提高算法的性能，PCL分割算法还引入了一些优化技术。
例如，算法会通过迭代计算来更新每个点的一致性概率，直到达到收敛条件。
此外，算法还会使用空间分割技术来减少计算量。
具体来说，算法会将点云划分成多个小区域，并分别进行分割。
这样可以在保持准确性的同时提高算法的效率。
与传统的分割算法相比，PCL分割算法具有以下优势。
首先，它可以根据点云的几何和颜色信息来实现分割，这使得分割结果更加准确和可靠。
其次，算法对于复杂场景中的小物体有较好的适应性。
由于算法使用了局部特征来计算一致性概率，因此即使在大型点云中也可以进行有效的分割。
点云地面分割算法
点云地面分割算法
点云地面分割算法是计算机视觉中重要的算法之一，它可以将点云数据中的地面区域分割出来。
这个算法主要是针对激光雷达等各种传感器获取的点云数据进行处理，将点云数据中的地面点和非地面点分开，以便后续的处理和应用。
点云地面分割算法的实现方法可以有多种，比如基于滤波器、基于聚类、基于深度学习等。
其中，最常见的方法是基于滤波器的算法，它主要包括高斯滤波器、中值滤波器和平均滤波器等多种类型的滤波器。
这些滤波器可以将点云数据中的离散噪声进行平滑，同时保留地面点的特征，从而实现对点云数据的预处理。
在预处理完成后，点云地面分割算法的下一步就是对点云数据进行聚类。
聚类的目的是将点云数据中的地面点和非地面点分开，同时尽可能保留原始点云数据的特征。
常见的聚类算法包括基于欧氏距离的K-Means算法、基于密度的DBSCAN算法等。
除了基于滤波器和聚类的算法外，点云地面分割算法中还有一种比较新的方法，即基于深度学习的算法。
这种算法可以通过深度学习模型，对点云数据进行特征提取和分类，从而实现地面点和非地面点的分割。
相较于传统的算法，基于深度学习的算法具有更高的精度和更强的泛化能力。
总之，点云地面分割算法是计算机视觉领域中非常重要的算法之一，它可以提取出点云数据中的地面点，并将其与非地面点区分开来，为后续的处理和应用提供了有力的支持。
模糊聚类的原理和应用
模糊聚类的原理和应用1. 简介模糊聚类是一种聚类分析方法，它通过考虑数据点属于不同聚类的程度，使得数据点可以同时属于多个聚类。
与传统的硬聚类方法不同，模糊聚类能够更好地处理实际问题中的复杂性和不确定性。
本文将介绍模糊聚类的原理和应用。
2. 模糊聚类的原理在传统的硬聚类方法中，每个数据点只能隶属于一个聚类，而在模糊聚类中，每个数据点可以属于多个聚类，且属于不同聚类的程度可以从0到1之间的任意值。
这种程度被称为隶属度，用来表示数据点与聚类的关联程度。
模糊聚类的原理可以通过以下步骤来解释：1.初始化聚类中心：首先随机选择一些数据点作为聚类中心。
2.计算隶属度：计算每个数据点与每个聚类中心的隶属度，可以使用模糊C均值（FCM）算法来计算。
3.更新聚类中心：根据隶属度计算出每个聚类的中心点，更新聚类中心。
4.重复步骤2和3，直到聚类中心不再变化或达到预设的迭代次数。
模糊聚类的核心是通过计算隶属度来确定每个数据点对每个聚类的归属程度，从而实现多类别的聚类。
3. 模糊聚类的应用模糊聚类在许多领域中具有广泛的应用，包括数据挖掘、模式识别、图像处理和生物信息学等。
以下是几个常见的应用领域：3.1 数据挖掘在数据挖掘中，模糊聚类可以帮助找到数据集中的隐藏模式和关联规则。
通过将数据点划分到不同的聚类中，可以更好地理解数据的结构和特征。
模糊聚类还可以用作预测分析和聚类分析的基础。
3.2 模式识别在模式识别中，模糊聚类可以帮助将输入数据分类到模式类别中。
通过考虑隶属度，模糊聚类可以更好地处理模糊和不确定性的输入数据。
这在人脸识别、手写体识别等任务中非常有用。
3.3 图像处理在图像处理中，模糊聚类被广泛应用于图像分割和图像压缩等任务。
通过将图像像素划分到不同的聚类中，可以实现图像的分割和压缩。
模糊聚类还可以用于图像特征提取和图像检索等应用。
3.4 生物信息学在生物信息学中，模糊聚类被用于处理基因表达数据和蛋白质序列数据等。
点云分割算法
点云分割算法
点云分割是3D激光扫描技术中的一个核心问题，它可以将激光扫描中的点云数据分割的多个相关物体或部件。
它的行业应用非常广泛，如机器人、建筑识别、精密测量、图像处理等。
由于点云数据的斑点尺寸和整体面积很大，以及点云的几何特征和几何差异，这些点云的手动分割十分困难耗时，如果要应用于大规模的点云，就更是极其耗时并且容易出错，这时，应用算法来实现点云分组就显得尤为重要。
目前，点云分割的算法涉及机器学习、统计学习、数据挖掘、聚类分析以及联合优化等技术，以便在更大范围内设计和实施点云分割算法，从而更高效地将点云数据分割成多个相关物体和部件。
一种常用的点云分割算法是基于密度分割（Density-based Clustering）。
该算法将点云数据划分为不同的类别，根据点云中点的密度来计算距离，以此来检测区域中的有效聚类。
该算法可以有效识别点云中的不同部分，从而实现点云分割。
点云分割算法也可以用深度学习（Deep Learning）来实现。
深度学习的研究日趋成熟，可以将3D点云转换为2D图像，通过卷积神经网络来执行分割任务，该算法可以有效地从复杂的点云中识别出相关的物体和部件，并实现点云的分割。
综上所述，点云分割术语涉及多种技术，目前应用最为广泛的分类是基于密度分割和聚类分析，其结合深度学习可分割出复杂点云中的相关物体和部件，大大提升了效率。
点云聚类分割算法
点云聚类分割算法点云聚类分割算法是在三维空间中对点云数据进行聚类和分割的一种算法。
点云是由大量离散点组成的，代表了物体或场景的三维信息。
点云聚类分割算法可以将点云数据分成不同的部分，每个部分代表一个物体或场景的子集。
该算法在计算机视觉、自动驾驶、机器人领域中具有广泛应用。
聚类算法介绍聚类算法是对数据进行分组的一种方法，目标是使组内的数据相似度高，组间的数据相似度低。
在点云聚类分割算法中，常用的聚类算法包括K-means、DBSCAN和MeanShift等。
K-means算法K-means算法是一种迭代的、基于中心的聚类算法。
该算法首先选择k个初始中心点，然后将每个数据点分配到与其距离最近的中心点所代表的聚类中心。
接着，根据分配结果更新聚类中心，直到聚类中心不再变化或达到迭代次数。
K-means算法的时间复杂度较低，但需要事先指定聚类数目。
DBSCAN算法DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，可以自动识别出任意形状的聚类。
该算法以一个核心对象为起点，通过计算邻域内的密度来不断扩展聚类，直到无法继续扩展。
DBSCAN算法不需要事先指定聚类数目，且对噪声点有较好的鲁棒性。
MeanShift算法MeanShift算法是一种迭代的、密度估计的聚类算法。
该算法通过计算概率密度函数的梯度来找到局部极大值，从而确定聚类中心。
然后，将每个样本点都向最近的聚类中心移动，直到收敛。
MeanShift算法对于初始聚类中心的选择较为敏感。
点云聚类分割算法流程点云聚类分割算法的整体流程如下：1.数据预处理–采集点云数据–数据去噪、滤波等预处理操作2.特征提取–计算每个点的特征向量，如法向量、曲率等3.聚类–选择适合的聚类算法，如K-means、DBSCAN或MeanShift–根据算法要求设置相应参数–对特征向量进行聚类，得到各个簇4.分割–将聚类结果分割为不同的物体或场景–采用几何特征、形状、大小等规则进行分割5.后处理–对分割结果进行优化和修正–去除异常点或噪声点–对分割物体进行后续处理，如识别、跟踪等点云聚类分割算法的应用计算机视觉点云聚类分割算法在计算机视觉中有广泛的应用。
模糊聚类算法在图像分割中的应用实践
模糊聚类算法在图像分割中的应用实践图像分割是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目的是将图像中的像素按照一定的规则划分为不同的区域，从而实现对图像内容的理解和分析。
在此过程中，模糊聚类算法是一种常用的图像分割方法，该算法通过对图像像素的聚类分析，实现对图像分割的精准和有效。
一、模糊聚类算法基础模糊聚类算法是指一类基于模糊理论的聚类算法，主要使用模糊集合和隶属度函数来描述聚类过程中数据点的归属关系。
在模糊聚类算法中，每个数据点可以被分配到多个聚类中心，而且分配的隶属度不是只有0或1，而是在0到1之间的某个值，这种灵活性使得模糊聚类算法具备更好的适应性和鲁棒性，因此适用于多种不同数据的聚类问题。
模糊聚类算法中常用的模糊集合包括模糊C均值、模糊C中心算法等，这些算法都是基于迭代优化的思想来实现聚类过程中的分类，通过不断优化每个数据点的隶属度和聚类中心的位置，最终得到高精度的数据聚类结果。
二、模糊聚类算法在图像分割中的应用模糊聚类算法在图像分割中的应用是基于其广泛适用性和高效性而得以实现的。
由于图像具有高维度和大规模的特点，传统的聚类算法很难取得较好的效果，而模糊聚类算法则具有较好的适应性和鲁棒性，可以适用于不同尺寸、不同灰度级和不同形状的图像分割问题。
在图像分割中，常用的模糊聚类算法包括基于模糊C均值的图像分割算法、基于模糊C中心的图像分割算法等。
这些算法的基本思路是将图像中的所有像素视为数据点，通过迭代优化的方式得到像素的聚类结果，最终将图像分割成多个区域，并实现对各个区域的特征提取和分析。
三、实践应用场景在实践中，模糊聚类算法在图像分割领域中应用广泛，其中涉及到医学图像分析、计算机视觉、图像处理等不同领域。
以下是一些典型的实践应用场景：1、医学图像分析模糊聚类算法在医学图像分析中具有重要的应用价值，特别是对于对比度不高、噪声较多的医学图像分割问题。
例如，利用模糊C均值算法对乳腺X光图像进行分割，可以有效地提取出乳腺的三维形态结构，实现对乳腺肿瘤的自动检测和定位。
点云分割的五种方法
点云分割的五种方法点云分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在将三维点云数据分割成不同的部分或物体。
点云分割在许多领域中都有广泛的应用，比如自动驾驶、机器人导航和三维重建等。
下面将介绍五种常见的点云分割方法。
第一种方法是基于几何特征的点云分割。
这种方法利用点云的几何特征，比如法向量、曲率等信息来进行分割。
通过计算点云中每个点的几何特征，并根据这些特征将点云分成不同的部分。
这种方法简单直观，但对于复杂的点云数据可能不够准确。
第二种方法是基于颜色的点云分割。
这种方法利用点云中每个点的颜色信息来进行分割。
通过计算点云中每个点的颜色特征，并根据这些特征将点云分成不同的部分。
这种方法适用于具有明显颜色差异的点云数据，比如彩色点云。
第三种方法是基于深度学习的点云分割。
这种方法利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或自编码器（AE），对点云进行学习和分割。
通过输入大量的标记点云数据训练深度学习模型，然后使用该模型对未标记点云数据进行分割。
这种方法在准确性方面表现出色，但需要大量的标记数据和计算资源。
第四种方法是基于区域生长的点云分割。
这种方法从一个种子点开始，逐渐将与该种子点相邻的点加入到同一个区域中，直到达到预设的条件为止。
这种方法适用于具有连续性的点云数据，比如平面或曲面。
第五种方法是基于图论的点云分割。
这种方法将点云看作一个图，其中每个点表示一个节点，点之间的连接表示它们之间的关系。
通过在该图上进行图论算法，如最小生成树或最大流最小割，将点云分成不同的部分。
这种方法可以有效地处理点云数据的连通性和噪声问题。
点云分割是计算机视觉中的一个重要任务，有许多不同的方法可以实现。
每种方法都有其优缺点，适用于不同类型的点云数据。
在实际应用中，需要根据具体问题的要求选择合适的方法。
随着计算机视觉和深度学习的发展，点云分割的方法将会不断进步和改进，为更广泛的应用场景提供更好的解决方案。
点云分割例程
点云分割例程以点云分割为例程的文章一、引言点云分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目标是将三维点云数据划分成不同的部分，从而实现对物体的分割和识别。
本文将介绍点云分割的基本概念和常用方法，并给出一个简单的示例，帮助读者更好地理解和应用点云分割技术。
二、点云分割的基本概念点云是由大量三维点组成的数据集，每个点都有坐标和属性信息。
点云分割的目标是将点云中的点划分成不同的部分，使得同一部分内的点具有相似的属性，而不同部分之间的点具有明显的差异。
通过点云分割，我们可以实现对不同物体或场景的识别和分析。
三、点云分割的常用方法1. 基于几何特征的方法：这种方法将点云分割问题转化为几何特征提取和聚类问题。
通过计算点云的法线、曲率等几何属性，然后采用聚类算法将具有相似几何特征的点划分到同一部分中。
2. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习在点云分割中取得了很大的成功。
这种方法利用深度神经网络对点云进行端到端的学习，实现自动的特征提取和分割。
通过训练大量的点云样本，深度学习方法可以学习到更复杂的特征表示，从而提高分割的准确性。
四、点云分割的示例下面以一个简单的点云分割示例来说明上述方法的应用。
假设我们有一个三维点云数据集，其中包含了两个物体：一个球和一个立方体。
我们的目标是将这两个物体分割出来。
我们可以使用几何特征的方法来实现点云分割。
通过计算点云的曲率，我们可以发现球体和立方体具有不同的曲率特征。
然后，我们可以采用聚类算法，如K-means算法，将具有相似曲率特征的点划分到同一部分中，从而实现对球体和立方体的分割。
我们也可以尝试使用基于深度学习的方法来进行点云分割。
我们可以构建一个深度神经网络，输入为点云数据，输出为每个点所属的物体类别。
通过训练这个神经网络，我们可以学习到点云数据中的高级特征表示，从而实现对球体和立方体的准确分割。
五、总结点云分割是计算机视觉领域中重要的任务之一，其应用广泛且有着重要的研究价值。
结合超体素与PFCM的点云分割方法
第４５卷 第４期２０２１年７月激 光 技 术ＬＡＳＥＲＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ．４５，Ｎｏ．４Ｊｕｌｙ，２０２１ 文章编号：１００１ ３８０６（２０２１）０４ ０５３５ ０６结合超体素与ＰＦＣＭ的点云分割方法张树益１，常建华１，２，毛仁祥１，李红旭１，张露瑶１（１．南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心，南京２１００４４；２．南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室，南京２１００４４）摘要：为了实现点云数据的区域划分，提出了一种结合超体素与粒子群优化模糊Ｃ均值（ＰＦＣＭ）的聚类分割算法（ＳＰＦＣＭ）。
用随机采样一致性算法去除点云平面，根据３ Ｄ点云的空间位置、曲率以及快速直方图特征，利用八叉树体素化点云得到超体素。
采用ＰＦＣＭ算法对超体初步划分，并对粘连的点云再划分，克服了ＰＦＣＭ算法对于堆叠物体无法分割及较大物体过分割的缺点，并在ＯＳＤ ｖ０．２数据集上对ＳＰＦＣＭ算法进行了性能测试。
结果表明，相较于ＰＦＣＭ算法，ＳＰＦＣＭ不仅保留了其参量少、操作简单等优点，而且指标得到了较大提升，准确率达到８６％，查全率达到８３％。
该研究对３ Ｄ点云复杂场景的准确分割提供了帮助与参考。
关键词：激光技术；点云分割；超体素；模糊聚类；粒子群优化中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标志码：Ａ ｄｏｉ：１０ ７５１０／ｊｇｊｓ ｉｓｓｎ １００１ ３８０６ ２０２１ ０４ ０２０ＰｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｃｏｍｂｉｎｉｎｇｓｕｐｅｒｖｏｘｅｌｓａｎｄＰＦＣＭＺＨＡＮＧＳｈｕｙｉ１，ＣＨＡＮＧＪｉａｎｈｕａ１，２，ＭＡＯＲｅｎｘｉａｎｇ１，ＬＩＨｏｎｇｘｕ１，ＺＨＡＮＧＬｕｙａｏ１（１．ＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｏｆＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄＥｑｕｉｐｍｅｎｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００４４，Ｃｈｉｎａ；２．ＪｉａｎｇｓｕＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＯｂｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓ ｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００４４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅａｒｅａｄｉｖｉｓｉｏｎｏｆｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａ，ａｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＳＰＦＣＭ）ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｓｕｐｅｒｖｏｘｅｌｓａｎｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｕｚｚｙＣ ｍｅａｎｓ（ＰＦＣＭ）ｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ａｒａｎｄｏｍｓａｍｐｌｉｎｇｃｏｎｓｅｎｓｕｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｕｓｅｄｔｏｒｅｍｏｖｅｔｈｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｐｌａｎｅ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｓｐａｔｉａｌｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｃｕｒｖａｔｕｒｅａｎｄｆａｓｔｐｏｉｎｔｆｅａｔｕｒｅｈｉｓｔｏｇｒａｍｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅ３ Ｄｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ，ｔｈｅｏｃｔｒｅｅｖｏｘｅｌｉｚａｔｉｏｎｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｗａｓｕｓｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｓｕｐｅｒｖｏｘｅｌ．ＴｈｅＰＦＣＭａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｕｓｅｄｔｏｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｉｌｙｄｉｖｉｄｅｔｈｅｓｕｐｅｒｂｏｄｙａｎｄｓｕｂｄｉｖｉｄｅｔｈｅｃｏｎｎｅｃｔｅｄｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ，ｗｈｉｃｈｏｖｅｒｃｏｍｅｓｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｏｆｔｈｅＰＦＣＭａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｓｔａｃｋｉｎｇｏｂｊｅｃｔｓａｎｄｏｖｅｒ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｌａｒｇｅｒｏｂｊｅｃｔｓ．ＴｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｔｅｓｔｏｆｔｈｅＳＰＦＣＭａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｐｅｒｆｏｒｍｅｄｏｎｔｈｅＯＳＤ ｖ０．２ｄａｔａｓｅｔ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅＰＦＣＭａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｉｔｎｏｔｏｎｌｙｒｅｔａｉｎｓｉｔｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｓｕｃｈａｓｆｅｗｅｒｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｓｉｍｐｌｅｏｐｅｒａｔｉｏｎ，ｂｕｔａｌｓｏｔｈｅｉｎｄｅｘｈａｓｂｅｅｎｇｒｅａｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄ，ａｎｄｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｉｓｕｐｔｏ８６％，ｗｈｉｌｅｔｈｅｒｅｃａｌｌｒａｔｅｒｅａｃｈｅｓ８３％．Ｔｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｖｉｄｅｓｈｅｌｐａｎｄｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｔｈｅａｃｃｕｒａｔｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｃｏｍｐｌｅｘｓｃｅｎｅｓｉｎ３ Ｄｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌａｓｅｒｔｅｃｈｎｉｑｕｅ；ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ｓｕｐｅｒｖｏｘｅｌ；ｆｕｚｚｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ；ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１８７５０８９）；江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目（ＳＪＣＸ１９ ０３０８）作者简介：张树益（１９９５ ），女，硕士研究生，现主要从事３维点云处理方面的研究。
点云分割算法综述
点云分割算法综述点云分割是计算机视觉和机器学习领域中的一个重要任务，它的目标是将点云数据集划分成不同的部分，每个部分代表不同的物体或场景。
点云分割在许多应用中都具有重要意义，例如三维重建、目标检测和自动驾驶等。
点云分割算法可以根据不同的特征和方法进行分类。
下面将介绍一些常见的点云分割算法。
1. 基于几何特征的点云分割算法基于几何特征的点云分割算法主要利用点云中的几何信息，例如点的位置、法向量等。
其中，最简单的方法是基于阈值的分割算法，它通过设置阈值来划分点云中的不同部分。
然而，这种方法对于复杂的场景往往效果不佳。
为了解决这个问题，研究人员提出了一些改进的方法，例如基于曲率的分割算法、基于法向量的分割算法和基于聚类的分割算法等。
2. 基于深度学习的点云分割算法近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，点云分割也不例外。
基于深度学习的点云分割算法通常利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来学习点云的特征表示。
其中，PointNet是一种经典的基于深度学习的点云分割算法，它通过将点云视为无序集合来处理，并利用局部和全局特征来实现点云的分割。
3. 基于图论的点云分割算法图论在点云分割中也得到了广泛的应用。
基于图论的点云分割算法通常将点云表示为图的形式，其中点表示图的节点，而点之间的关系表示图的边。
然后，利用图论中的一些方法，例如最小生成树、最大流最小割等，来实现点云的分割。
这种方法在处理具有复杂拓扑结构的点云时效果较好。
4. 基于区域生长的点云分割算法基于区域生长的点云分割算法通过将相邻的点归为同一区域来实现点云的分割。
这种方法通常从种子点开始，逐步将与种子点相邻的点添加到同一区域中，直到不能继续生长为止。
基于区域生长的点云分割算法对于处理光照变化和噪声较多的点云具有较好的鲁棒性。
点云分割算法是计算机视觉和机器学习领域中的一个重要研究方向。
不同的点云分割算法可以根据不同的特征和方法进行分类。
点云常用分割方法
点云常用分割方法点云分割是指将三维点云数据分割成不同的部分或集群，以便更好地理解和处理点云数据。
这项任务在许多应用领域中都非常重要，例如机器人导航、三维重建和自动驾驶。
现在我将介绍一些常用的点云分割方法。
1.基于距离的分割方法：这种方法基于点与点之间的距离进行分割。
常见的方法包括基于阈值的方法和基于邻域的方法。
基于阈值的方法通过设定一个距离阈值，将距离在该阈值范围内的点划分为一个集群。
基于邻域的方法则通过计算每个点与其邻域点之间的距离，将距离小于一些阈值的点划分为一个集群。
2.基于特征的分割方法：这种方法通过提取点的特征信息进行分割。
常见的特征包括法向量、曲率和表面法线。
这些特征可以帮助判断点是否属于同一个集群。
例如，法向量可以用于识别平面，曲率可以用于识别尖锐的物体边缘。
3.基于图的分割方法：这种方法将点云看作是一个图，其中每个点表示一个节点，边表示点之间的关系。
常见的图论算法，如最小生成树（MST）和谱聚类，可以应用于点云分割。
这些算法基于图的连通性来划分点云。
4.基于模型的分割方法：这种方法通过建立其中一种模型来描述点云数据，并根据模型参数来划分点云。
常见的模型包括平面模型、球体模型和圆柱体模型。
这些模型可以通过最小二乘法或其他拟合方法来估计。
5.基于机器学习的分割方法：这种方法利用机器学习算法来学习点云数据的空间结构和特征。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树和深度学习。
这些算法使用预先标记的训练数据来建立分类器，然后将其应用于点云分割。
除了以上的几种方法之外，还有一些更高级的点云分割方法也值得一提。
例如，基于形状分析的分割方法可以通过对点云的几何形状进行分析来实现分割。
基于颜色的分割方法可以利用点云中的颜色信息进行分割。
基于运动的分割方法可以通过检测点云中物体的运动来实现分割。
总结起来，点云分割是一个复杂的任务，需要结合多种方法和技术来实现。
以上介绍的方法只是常见的几种，随着研究的深入和技术的发展，未来还会不断涌现新的点云分割方法。
模糊聚类方法在图像分割中的应用研究
模糊聚类方法在图像分割中的应用研究随着计算机技术的发展和计算机视觉的兴起，图像处理技术在生活中得到了广泛的应用。
其中，图像分割技术是基础和关键性的技术之一。
图像分割是指将数字图像中的像素划分成若干个不同的区域，使得同一区域内的像素在某种意义下具有相似的特征，并且不同区域之间在此意义下具有明显的差异。
图像分割是数字图像处理的前提和基础，是图像提取、分析、识别等一系列任务的基础。
图像分割方法很多，主要包括基于阈值、边缘检测、区域生长、聚类、边缘聚类等。
其中，聚类算法是一种很常用的图像分割方法，其核心思想是将相似的像素聚到一起，以产生连通性的区域。
而模糊聚类方法则是聚类算法的一种重要形式，具有很强的灵活性和适应性，特别是在图像处理中的应用。
模糊聚类算法是由Zadeh于1965年提出的一种不确定性推理方法。
与传统聚类相比，模糊聚类可以更好地处理不确定和模糊的问题，通过计算每个像素点属于不同类别的隶属度来决定每个像素点所属的类别。
模糊聚类算法的主要优点包括：能够处理不确定性、具有很强的鲁棒性、可以处理高维数据以及误差和噪声的影响等。
因此，它在图像分割中得到了广泛的应用。
模糊C均值算法（FCM）是一种广泛使用的模糊聚类算法，它通过计算每个像素点与各个聚类中心之间的差异来确定每个像素点所属的类别。
但是，FCM算法对噪声和异常值非常敏感，会对最终的分割结果产生负面影响。
因此，许多改进的模糊聚类算法被提出，例如模糊C均值双聚类算法（BFCM）和基于遗传算法的模糊聚类算法等。
在图像分割中，模糊聚类算法主要应用于医学图像分割、自然场景图像分割、遥感图像分割、工业检测图像分割等领域。
例如，在医学图像分割中，模糊聚类算法可以用于对人体器官进行区域分割，如肝脏和肿瘤等。
在自然场景图像分割中，模糊聚类算法可以用于对自然景观、街道、建筑等进行分割和分类。
在遥感图像分割中，模糊聚类算法可以用于对卫星图像进行道路、建筑物、农田等目标的提取。
模糊聚类算法的原理与应用
模糊聚类算法的原理与应用随着互联网技术迅速发展，数据呈爆炸式增长，如何从这样庞大的数据集中找出有用的信息成为了人们面临的一个重要问题，其中之一就是聚类问题。
聚类是将数据集划分为多个组或簇的过程，使得在同一组内的数据对象彼此相似度较高，不同组内的数据对象彼此相似度较低。
为了解决这个问题，很多聚类算法被提出，其中模糊聚类算法因其在实际中的适用性和效果而备受关注。
模糊聚类算法是一种基于概率和模糊逻辑的聚类技术，它不同于传统的硬聚类算法，如K-means算法，它将数据集划分为多个簇，每个数据点只属于一个簇。
模糊聚类算法相对更加灵活，它可以将数据点归属于多个簇，每个数据点到各个簇中心的距离都有一个权重值，用来表示该数据点属于该簇的程度。
模糊聚类算法的核心是模糊集合理论。
在模糊集合中，每个元素都有一个归属度，即它属于集合的程度。
这里集合指的是一个簇。
当元素属于多个簇时，每个簇的归属度都会受到影响。
通过对数据点与簇中心之间的距离进行数学建模，模糊聚类算法将相近的数据点聚集在一起生成具有模糊性质的聚类模型。
从算法步骤来看，模糊聚类算法的基本流程包括初始化隶属度矩阵、计算质心、更新隶属度矩阵和判断终止条件。
在初始化隶属度矩阵时，将数据点对于每个簇的隶属度赋值为一个随机数，保证初始簇的分布不是唯一的。
计算质心时分别计算每个簇中所有数据点的加权平均值，用来作为下一轮迭代的簇中心。
在更新隶属度矩阵时，更新每个数据点对于每个簇的隶属度，直到每个数据点的隶属度趋于稳定或满足预定的终止条件为止。
模糊聚类算法在实际应用中有着广泛的应用。
例如，在图像分割中，模糊聚类算法可以用来将相似的像素点聚集成一个区域，实现图像的分割。
在金融风险评估中，模糊聚类算法可以用来将客户归为不同的风险等级，方便银行分析客户风险。
在推荐系统中，模糊聚类算法可以将用户聚类为不同的群组，从而提高推荐准确度。
总之，模糊聚类算法是一种灵活而高效的聚类技术，它具有很广泛的应用前景。
模糊c均值聚类算法python
模糊C均值聚类算法 Python在数据分析领域中，聚类是一种广泛应用的技术，用于将数据集分成具有相似特征的组。
模糊C均值（Fuzzy C-Means）聚类算法是一种经典的聚类算法，它能够将数据点分到不同的聚类中心，并给出每个数据点属于每个聚类的概率。
本文将介绍模糊C均值聚类算法的原理、实现步骤以及使用Python语言实现的示例代码。
1. 模糊C均值聚类算法简介模糊C均值聚类算法是一种基于距离的聚类算法，它将数据点分配到不同的聚类中心，使得各个聚类中心到其所属数据点的距离最小。
与传统的K均值聚类算法不同，模糊C均值聚类算法允许每个数据点属于多个聚类中心，并给出每个数据点属于每个聚类的概率。
模糊C均值聚类算法的核心思想是将每个数据点分配到每个聚类中心的概率表示为隶属度（membership），并通过迭代优化隶属度和聚类中心来得到最优的聚类结果。
2. 模糊C均值聚类算法原理2.1 目标函数模糊C均值聚类算法的目标是最小化以下目标函数：其中，N表示数据点的数量，K表示聚类中心的数量，m是一个常数，u_ij表示数据点x_i属于聚类中心c_j的隶属度。
目标函数由两部分组成，第一部分是数据点属于聚类中心的隶属度，第二部分是数据点到聚类中心的距离。
通过优化目标函数，可以得到最优的聚类结果。
2.2 隶属度的更新隶属度的更新通过以下公式进行计算：其中，m是一个常数，决定了对隶属度的惩罚程度。
m越大，隶属度越趋近于二值化，m越小，隶属度越趋近于均匀分布。
2.3 聚类中心的更新聚类中心的更新通过以下公式进行计算：通过迭代更新隶属度和聚类中心，最终可以得到收敛的聚类结果。
3. 模糊C均值聚类算法实现步骤模糊C均值聚类算法的实现步骤如下：1.初始化聚类中心。
2.计算每个数据点属于每个聚类中心的隶属度。
3.更新聚类中心。
4.判断迭代是否收敛，若未收敛，则返回步骤2；若已收敛，则输出聚类结果。
4. 模糊C均值聚类算法 Python 实现示例代码下面是使用Python实现模糊C均值聚类算法的示例代码：import numpy as npdef fuzzy_cmeans_clustering(X, n_clusters, m=2, max_iter=100, tol=1e-4): # 初始化聚类中心centroids = X[np.random.choice(range(len(X)), size=n_clusters)]# 迭代更新for _ in range(max_iter):# 计算隶属度distances = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis] - centroids, axis=-1)membership = 1 / np.power(distances, 2 / (m-1))membership = membership / np.sum(membership, axis=1, keepdims=True)# 更新聚类中心new_centroids = np.sum(membership[:, :, np.newaxis] * X[:, np.newaxis], axis=0) / np.sum(membership[:, :, np.newaxis], axis=0)# 判断是否收敛if np.linalg.norm(new_centroids - centroids) < tol:breakcentroids = new_centroidsreturn membership, centroids# 使用示例X = np.random.rand(100, 2)membership, centroids = fuzzy_cmeans_clustering(X, n_clusters=3)print("聚类中心：")print(centroids)print("隶属度：")print(membership)上述代码实现了模糊C均值聚类算法，其中X是输入的数据集，n_clusters是聚类中心的数量，m是模糊指数，max_iter是最大迭代次数，tol是迭代停止的阈值。
点云常用分割方法
点云常⽤分割⽅法点云分割 点云分割可谓点云处理的精髓，也是三维图像相对⼆维图像最⼤优势的体现。
点云分割的⽬的是提取点云中的不同物体，从⽽实现分⽽治之，突出重点，单独处理的⽬的。
⽽在现实点云数据中，往往对场景中的物体有⼀定先验知识。
⽐如：桌⾯墙⾯多半是⼤平⾯，桌上的罐⼦应该是圆柱体，长⽅体的盒⼦可能是⽜奶盒......对于复杂场景中的物体，其⼏何外形可以归结于简单的⼏何形状。
这为分割带来了巨⼤的便利，因为简单⼏何形状是可以⽤⽅程来描述的，或者说，可以⽤有限的参数来描述复杂的物体。
⽽⽅程则代表的物体的拓扑抽象。
于是，RanSaC算法可以很好的将此类物体分割出来。
1、RanSaC算法 RanSaC算法（随机采样⼀致）原本是⽤于数据处理的⼀种经典算法，其作⽤是在⼤量噪声情况下，提取物体中特定的成分。
下图是对RanSaC算法效果的说明。
图中有⼀些点显然是满⾜某条直线的，另外有⼀团点是纯噪声。
⽬的是在⼤量噪声的情况下找到直线⽅程，此时噪声数据量是直线的3倍。
如果⽤最⼩⼆乘法是⽆法得到这样的效果的，直线⼤约会在图中直线偏上⼀点。
关于随机采样⼀致性算法的原理参考博客： 这个算法就是从⼀堆数据⾥挑出⾃⼰最⼼仪的数据。
所谓⼼仪当然是有个标准（⽬标的形式:满⾜直线⽅程？满⾜圆⽅程？以及能容忍的误差e）。
平⾯中确定⼀条直线需要2点，确定⼀个圆则需要3点。
1. 平⾯中随机找两个点，拟合⼀条直线，并计算在容忍误差e中有多少点满⾜这条直线2. 重新随机选两点，拟合直线，看看这条直线是不是能容忍更多的点，如果是则记此直线为结果3. 重复步骤⼆（循环迭代）4. 迭代结束，记录当前结果算法的优点是噪声可以分布的任意⼴，噪声可以远⼤于模型信息。
这个算法有两个缺点，第⼀，必须先指定⼀个合适的容忍误差e。
第⼆，必须指定迭代次数作为收敛条件。
综合以上特性，本算法⾮常适合从杂乱点云中检测某些具有特殊外形的物体。
PCL中基于RanSaC的点云分割⽅法：1. //创建⼀个模型参数对象，⽤于记录结果2. pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients);3. //inliers表⽰误差能容忍的点记录的是点云的序号4. pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices);5. // 创建⼀个分割器6. pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;7. // Optional8. seg.setOptimizeCoefficients (true);9. // Mandatory-设置⽬标⼏何形状0. seg.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE);1. //分割⽅法：随机采样法2. seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC);3. //设置误差容忍范围4. seg.setDistanceThreshold (0.01);5. //输⼊点云6. seg.setInputCloud (cloud);7. //分割点云8. seg.segment (*inliers, *coefficients);除了平⾯以外，PCL⼏乎⽀持所有的⼏何形状。
点云连通域分割算法
点云连通域分割算法
有许多不同的点云连通域分割算法，其中一些常见的包括基于
聚类的方法、基于图论的方法和基于深度学习的方法。
基于聚类的方法通常使用聚类算法（如K均值聚类）来将点云
数据分成不同的簇，每个簇代表一个连通域。
这些算法通常需要事
先设定一些参数，如簇的数量或者聚类的阈值。
基于图论的方法将点云数据表示为图的形式，其中点是图的节点，它们之间的连接关系表示了它们之间的空间关系。
然后，通过
图论算法（如最小生成树算法）来识别连通区域。
基于深度学习的方法利用深度神经网络来学习点云数据的特征，并通过神经网络模型来预测点云中的连通域。
这些方法通常需要大
量的标记数据和计算资源来训练模型，但在某些情况下可以取得很
好的效果。
除了以上提到的方法，还有许多其他的点云连通域分割算法，
每种方法都有其优缺点和适用场景。
在实际应用中，选择合适的算
法取决于点云数据的特点、分割精度要求、计算资源等多方面因素。
希望这些信息能够对你有所帮助。
pcl分割算法
PCL（Point Cloud Library）中常用的点云分割方法有：1. Planar model segmentation（平面模型分割）：该算法能够把地面等一些平面给分割出来，方便后面的物体的点云分割。
2. Cylinder model segmentation（圆柱模型分割）：该算法能够把一些圆柱体分割出来，方便后面的物体的点云分割。
3. Euclidean Cluster Extraction（欧几里德聚类提取）：通俗来讲就是先从点云中找出一个点p0，然后寻找p0周围最近的n个点，如果这n个点与p0之间的距离小于预先设定的阈值，那么就把这个点取出，依次重复。
4. Region growing segmentation（区域蔓延分割）：对于普通点云，其可由法线、曲率估计算法获得其法线和曲率值。
通过法线和曲率来判断某点是否属于该类，向周边蔓延直至完成。
5. pcl::RegionGrowing：使用了一种基于区域增长的方法来分割点云数据，该算法使用一种增长策略，将种子点作为开始点，不断将邻近点添加到同一个区域中。
6. pcl::RegionGrowingRGB：基于RGB颜色信息进行区域生长分割的模块，它基于局部颜色相似性度量邻域内点之间的相似性，并在此基础上将相似的点合并成一个聚类。
7. pcl::SACSegmentation：用于估计点云中符合特定模型的参数以及对应的点集。
它支持对于多种基础的模型进行拟合，如平面、球、圆柱、圆锥等。
SACSegmentation采用随机抽样一致性（RANSAC）算法来实现，可以在噪声点云数据中快速鲁棒地估计模型参数。
以上信息仅供参考，如需了解更多信息，请查阅PCL官方文档或咨询专业人士。
点云分割原理
点云分割原理
点云分割是计算机视觉中的一种重要任务，其目的是将点云数据集中的点分类为不同的物体或场景。
例如，对于从一组三维扫描数据中提取红色苹果，蓝色香蕉和绿色柠檬的任务，就是一个点云分割问题。
点云分割的原理可以概括为以下几个方面：
1. 特征提取
对于每个点，需要提取一些特征来描述其所处的环境以及其自身的属性。
传统的特征描述子包括形状描述子、法向量等。
近年来，深度学习的发展已经推动了基于深度神经网络的特征提取技术的发展，例如点、面、体等不同级别的特征提取技术。
2. 聚类
聚类是指将相似的点归为一类。
例如，所有属于同一物体或场景的点应该被分到同一类别。
传统的聚类算法包括k-means、DBSCAN等，而近年来也出现了基于深度学习的聚类算法。
3. 分割
聚类只是将点分为不同的组，而分割则是将这些组标记为不同的类别。
例如对于一组点，可能有些点属于桌子，有些点属于椅子，有些点属于地板等，需要根据点的特征和聚类结果将其标记为不同的类别。
传统的分类算法包括KNN、SVM等，而近年来基于深度学习的分类算法已经变得越来越普遍。
4. 去噪
在点云数据采集过程中，由于测量误差、噪音等原因，采集到的数据可能存在一定的误差。
因此，在分割过程中需要去除这些噪点，只保留有用的数据。
传统的去噪算法包括基于滤波器的算法，而近年来也出现了基于深度学习的去噪算法。
综上所述，点云分割的原理包括特征提取、聚类、分类和去噪等阶段。
通过对点云数据的特征提取和分类，可以将点云数据分割为不同的类别，从而帮助我们更好地理解环境和物体。
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李海伦 ， 黎
摘
荣， 丁国富 ， 葛源坤
（ 南交通 大学 先进设 计制造技 术研 究所 ， 西 成都 ６ ０ ３ ） １ ０ １
要 ：为 了准确地 实现点云数据 的区域分割 ， 将基于遗传 算法的模 糊聚 类算 法应 用于逆 向工程 中的点云数 据 区
域 分割 中。首 先估 算 出法矢量、 高斯 曲率和 平均 曲率 ， 并与 坐标 一起 组成 八 维特征 向量 ， 用加权 距 离代替 欧 氏距 离， 通过 遗传算 法获得 全局最优解 的近似解 ； 将近似解作 为模 糊聚类 的初 始解进行迭代 ， 点云数 据 的 然后 最后 实现
ｔｏ ｉｎ，ｔ ｅ ｅｏ ｅ，ａ ｏ ｄ ｄ ｔｅ ｌｃ ｌｔ ｎ ｅ ｉｉｅ ｓ ｆｔ ｎ ｔ ｌｃ ｎｄｔｏ ｆｆ ｚｙ ｃｕ ｔｒｎ ｌ ｏｉｈｍ ，ａ ｈ ａ ｉ ｈ ｒ ｆｒ ｖ ｉ ｅ ｈ ｏ ａｉｙ ａ ｄ ｓ ｎｓｔｖ ｎｅ ｓｏ ｈｅｉ ｉｉ ｏ ｉ ｎ ｏ ｕ ｚ ｌ ｓｅ ｉ ｇ ａｇ ｒｔ ａ ｉ ｔｔ ｅ ｓ ｍｅ ｔｍｅ，ｉ ｔ
区域分割 ， 而避免传统 Ｆ Ｍ 算法的局部性 和对初 始解 的敏 感 性 ， 少 了迭代 次数 。以汽 车钣金件 为例 ， 明 了 从 Ｃ 减 证
应用遗传模糊 聚类 实现 点云数据 区域分割 的有效性 ， 并验证 了该 方法能快速、 准确 地 实现点云数据 的 区域分割 。
关键词 ：模糊 聚类 ；遗 传算 法 ；区域 分割 ；点云数据 ； 向工程 逆 中图分类 号 ：Ｔ ３９ Ｐ９ 文献标 志码 ：Ａ 文章 编号 ：１０ －６ ５ ２ １ ） ５ １７ — ３ ０ １ ３ ９ （ ０ ２ ０ — ９ ４ ０
ｃ ｒ ａｕ ｅ，ｔ ｇ ｔ ｅ ｔ ｈｅ ｃ ｏ ｄ ｎ ｔ ｓ ｏ ｈｅ ｅｇ ｔｄｍ ｅ ｓｏ ａ ｅ ｔ ｒ ｅ ｔ ｒｃ ｍｐ ｎ ｎ ，ｕ ｉｇ ｗｅｇ ｉｔｎｃ ｅ ｌｃ ｄ ｔ ｅ ｕ ｖ ｔｒ ｏ ｅｈ ｒｗｉｈ ｔ ｏ ｒ ｉ ａｅ ｆｔ ｉｈ — ｉ ｎ ｉｎ ｌｆａｕ ｅ ｖ ｃｏ ｏ ｏ ｅ ｔ ｓｎ ｉｈｔｄ ｓａ ｅ ｒ ｐａ ｅ ｈ Ｅｕ ｌｄ ａ ｉｔｎ ｅ Ｔ ｏ ｇ ｈ ｅ ｔｃ ａｇ ｒｔｍ ，ｉ ｂａｎｅ ｈ ｐ ｏ ｉ ｔ ｏ ｕｉｎ ｏ ｈ ｌｂａ ｐｔ ｌｓ ｌ ｔｏ Ｆ ｎ ｌｙ ｉ ｃｉ ｅ ｎ ｄｓａ ｃ ． ｈｒｕ ｈ ｔｅ ｇ ｎｅｉ ｌ ｏ ｈ ｉ ｔｏ ｔｉ ｄ ｔ ｅ ａ ｐｒｘ ｍａｅｓ ｌ ｔｏ ｆｔ ｅ ｇｏ ｌｏ ｉ ｏ ｕｉｎ． ｉ ａｌ ｔ ｍａ
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第２ ９卷 第 ５期
２１ ０ ２年 ５月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａ ｉｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍｐ ｔ ￣ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆＣｏ ｕ ｅ ｃ ｏ
Ｖｏ ＿ ９ Ｎｏ ５ ｌ２ ． Ｍａ ０ ２ ｖ２ １
应 用遗 传模 糊 聚 类 实现点 云数 据 区域 分 割 木
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