基于多聚类的混合数据分割算法

摘要

为解决点云特征区域分割过程中的过分割和欠分割问题,提出一种多聚类混合数据分割算法.算法首先利用改进的K-means聚类将散乱点云模型划分出平坦区域与特征区域;再利用基于高斯球的Mean-shift聚类对特征区域进行细分割,接着使用区域生长对细分割后的结果进行调整,最终实现点云数据的准确分割.并用该算法与K-mans、Mean-shift算法对相同模型在相同参设下进行分割实验,其结果表明,该算法能有效、准确地根据点云特征类型实现数据分割,同时有效避免特征的过分割和欠分割现象.