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作者：刘德儿;李琦;
单位：江西理工大学土木与测绘工程学院;
摘要：三维激光点云精细化分割是建筑物三维重建过程中的热点和难点，常存在过分割和欠分割的现象。针对点云建筑物立面分割过程复杂、分类效果不理想的问题，提出法向量夹角与特征距离结合的改进超体素过分割算法。首先利用八叉树对三维点云网格化筛选种子体素，其次结合法向量夹角与特征距离对种子点与非种子点进行相似性判断，实现超体素过分割，对过分割过程中产生的法向量不可靠点进行标记，最后利用区域生长融合算法对超体素语义聚类，并利用k维树对标记点进行重新分配，减少点云数据损失。实验结果表明，该算法能够生成较为完整的建筑物立面语义聚类，分割准确度为91.65%和90.50%,与超体素过分割算法和基于边界增强的超体素过分割算法对比，分割准确度提高了近30%。
关键词：点云分割;;超体素;;建筑物立面;;区域生长
基金资助：国家自然科学基金项目(42271434);; 江西省自然科学基金项目(20202BAB202025)
