基于多聚类的混合数据分割算法  

作　　者：张蓉[1] 王晓辉[2] 

机构地区：[1]江门职业技术学院电子与信息技术系,广东江门529090 [2]赤峰学院建筑与机械工程学院,内蒙古赤峰024000

出　　处：《信息通信》2018年第6期42-44,共3页Information & Communications

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。

关 键 词：数据分割 K-MEANS聚类 Mean-shift聚类 

分 类 号：TP391.72[自动化与计算机技术—计算机应用技术]