一种增强L0梯度最小化的阶梯地形分割方法

本发明涉及三维点云分割与地形特征提取技术领域，公开了一种增强L0梯度最小化的阶梯地形分割方法，包括：基于迭代主成分分析的点云特征计算：通过引入鲁棒M估计器构建动态权重分配机制，对原始点云的边坡与盘台过渡区域进行方向自适应邻域优化，增强边坡区域法向量的连续性，突出过渡区域的几何差异性；多尺度超体素分割：采用归一化空间度量分割方法，利用距离、法向量和垂直度加权归一化机制生成超体素单元，结合多尺度策略对超体素进行平面与非平面分类，非平面超体素以更小分辨率递归分割；基于L0梯度最小化与全局能量优化的曲面分割；本发明能够显著提升分割边界清晰度与边坡结构提取的完整性，且能精准利用垂直特征区分边坡与盘台。