一种基于法向量信息的点云聚类方法

本发明公开了一种基于法向量信息的点云聚类方法，属于点云分割技术领域。包括如下步骤：获取点云数据；计算点云数据中每个点的法向量；根据法向量基于DBSCAN算法对点云数据进行初步聚类；对于未能归入初步聚类任何簇的点，加入到噪声点集合；将初步聚类的簇集合基于法向量夹角进行平面和曲面区分；对得到的平面簇集合根据在主法向量方向的投影距离进行进一步的平面区分，得到最终的平面簇集合；基于所述最终的平面簇集合、曲面簇集合以及噪声点集合完成点云聚类。本发明通过结合点云的法向量信息和DBSCAN聚类算法，有效地解决了点云数据的聚类和分类问题，特别是在面对复杂的三维物体表面时，提供了更高效、稳定的点云处理方法。