基于支持向量機的點云去噪研究.pdf

1、點云模型在逆向工程中的應用正受到越來越多的關注,隨著激光掃描設備的更新?lián)Q代,點云數(shù)據(jù)的采集工作也變得更簡易可行,點云數(shù)據(jù)模型的質量也有所提升,但由于眾多不可避免因素的存在,采集獲得的模型數(shù)據(jù)會帶有各種不同的問題,噪聲就是其中之一。點云數(shù)據(jù)模型的去噪問題是一個不容忽視的重要環(huán)節(jié),是點云數(shù)據(jù)處理中首要解決的問題。噪聲處理的好壞直接決定著模型重建的品質高低。在對點云去噪相關問題深入研究學習后,提出一種基于支持向量機的點云去噪方法,本文主要研究

2、內容如下:
　　 (1)由于點云模型中點與點之間沒有任何拓撲關系,使得對點云處理的時候,時間消耗很大,其大規(guī)模散亂無序的點云數(shù)據(jù)自身的特點制約著剔除噪聲的速度,使用適合本文算法且簡便實用的數(shù)據(jù)結構,提高點云使用效率。
　　 (2)提出引入支持向量機到點云去噪問題中,利用其最優(yōu)超平面分割原理,以及良好的統(tǒng)計特性,強大的泛化推廣能力,準確、快速的識別出點云數(shù)據(jù)模型中的噪聲,確保模型表達的精準性。
　　 (3)支持向量