融合高斯核及指数函数聚类的点云目标物提取

针对聚类算法的聚类中心重复性和无法对点云聚类的问题，提出了融合高斯核及指数函数的聚类中心均匀化的点云聚类方法，以优化聚类中心的均匀化分布，实现点云的均匀化聚类。首先，根据高斯核函数及密度指数函数确定局部密度，再依据局部密度的大小确定距离参数。其次，依据局部密度和距离参数的乘积确定聚类中心，同时消除聚类中心的邻近化，使得聚类中心更加均匀分布于整个数据集中。最后，利用数据点到聚类中心距离逐个确定每个数据的聚类归属，并合并邻近聚类实现点云目标物的提取。将该算法与常规的基于密度峰值的聚类算法（clustering function based on density peak, CFDP）、K-means聚类算法、具有噪声的基于密度的聚类方法（density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN）进行比较，该文所提方法可以对教室内3排椅子实现100%的提取。与相对密度关系的峰值聚类（density peak clustering, DPC）算法及深度学习方法相比，所提方法对不同分辨率目标物点云的提取精度均为96.7%...