Xiaohu Lu, Jian Yao∗, Jinge Tu, Kai Li, Li Li, Yahui Liu
School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan, Hubei, P.R. China (xiaohu.lu,jian.yao,kaili,li.li,liuyahui)@whu.edu.cn http://cvrs.whu.edu.cn/
Commission III, WG III/2
两大类:partitioning和hierarchical
partitioning
The partitioning clustering algorithms usually classify each data point to different clusters via a certain similarity measurement
1、k-means:参数来指定聚类的数目
2、CLARANS
3、mean-shift: k-means的改进,不需要参数
hierarchical
The hierarchical methods usually create a hierarchical decomposition of a dataset by iteratively splitting the dataset into smaller subsets until each subset consists of only one object
1、single-linkage
2、its variants
three main categories: edge/border based, region growing based and hybrid
edge/border based
region growing
hybrid approaches
1、P-Linkage Clustering:
develop a simple, efficient point cloud segmentation algorithm
2、Point Cloud Segmentation:
employing the clustering algorithm on point cloud segmentation.
只有距离小于这个d才会被认为是neighbor
其中,For each data point pi, the distance between pi and its closest neighbor is recorded in Dcn。
where scale is a customized parameter which means the cutoff distance dc is scale times the value of the median value of the set Dcn.
判据:average densities of the adjacent points
如果两个cluster中的average densities of the adjacent points满足:
则合并两个cluster
总的算法流程:
对每一个点,在其邻域内寻找比它本身特征(这里是密度)大的点,如果有,那么讲这个点记为CNP,并将CNP-p之间的linkage保存到Table中;如果在其邻域内没有比他自身特征好的点,那么这个点就记为聚类中心。最后在聚类中心的集合中,根据Table找每一个聚类中心对应的点集合
将cluster算法应用到点云分割上面,和2维数据有三点不同:
1、使用KNN找k个最近的邻域点,而不是固定的距离的近邻点
2、使用点的平面度作为特征值
3、两个点之间的距离为他们法线方向的偏差
选取K个最近邻点,使用前K/2个进行PCA估计法向量;
使用Maximum Consistency with Minimum Distance (MCMD) algorithm (Nurunnabi et al., 2015)算法寻找inliers,其方法是:对这个p计算其邻域的K个点到估计的平面的距离N_OD,然后计算这些数据的MAD,进而计算出Rz_SCORE:
最后对每一给点p,得到法线,平面度,一致性集合CS§
对每一个p在其CS中选取比他平坦并且距离p最近的点作为CNP(pi),如果这个CNP(pi)存在那么创建一个linkage,并且保存在一个table T;如果这个点不存在并且当前点p的平坦度小于这个阈值:
那么p就是cluster center,并插入到list中。
通过对cluster center中的点在Table中查找,形成初始的clusters,然后对每一个cluster,通过一个类似于RANSAC的平面拟合的方式(MCS method proposed by (Nurunnabi et al., 2015)),迭代求得每一个cluster的最优的plane,然后通过MCMD outlier removal得到内点(也就是Consistent Set (CS)),这样对于每一个slice S_p,我们就获得了normal n(Sp),flatness λ(Sp),Consistent Set CS(Sp)。
1、search for the adjacent slices for each one
满足下式,则为adjacent slice
2、如果相邻的slice满足下面的公式:
那么合并。
高斯分布的二维数据
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提出层次聚类方法P-linkage;将该算法应用到点云分割,可以处理通过不同场景捕获的大量数据点。