1、近年來，結構提取和點云配準是計算機視覺研究以及應用領域的熱點問題。對于建筑物三維重建的問題，點云配準是其中的關鍵技術，考慮到平面是構成樓宇與地面的重要幾何元素，本文提出了一種通過匹配平面結構來進行建筑物點云數據配準的新方法。
　　本文在學習了多個經典的結構提取算法的基礎上，提出了一種同時考慮數據點相關性以及結構模型假設之間相關性的聯合聚類算法，進而進行建筑物的點云數據配準。
　　本文主要做了兩個方面創(chuàng)新：
　　(1)引

2、入了聯合聚類方法。不同于經典的基于概念空間的聚類算法，例如J-Linkage和AKSWH分別對數據點或結構模型假設進行聚類，本文采取了基于譜分割的聯合聚類的方法對經典的結構提取算法做了進一步的改進。最后，用我們的算法對合成數據以及實際數據分別進行結構提取，發(fā)現我們的算法不僅可以實現多結構模型的提取，而且在準確度以及對高噪聲的容忍度方面有了很大的提升；
　　(2)使用了同時結合數據點相關性和模型假設相關性的聯合聚類算法準確獲得點云平