基于最優(yōu)鄰域的點(diǎn)云降噪算法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)技術(shù)的發(fā)展，通過(guò)實(shí)物模型產(chǎn)生數(shù)字模型的逆向工程技術(shù)獲得了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。但是在三維掃描設(shè)備獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)的過(guò)程中，由于人為的因素、測(cè)量環(huán)境的因素或者掃描設(shè)備本身的缺陷等諸多因素，使得獲得的點(diǎn)云在某種程度上會(huì)受到噪聲的污染。所以，對(duì)實(shí)測(cè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)數(shù)字幾何處理及應(yīng)用之前，必須對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行濾波降噪處理。降噪的目標(biāo)是在保持點(diǎn)云模型采樣表面的拓?fù)涮卣饕约皫缀翁卣鞯那疤嵯拢行蕹肼暡⒅亟ㄔ泄饣砻妗?br>　　本文對(duì)三維散亂點(diǎn)云

2、數(shù)據(jù)降噪技術(shù)進(jìn)行了研究，主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下：
　　1)在對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行多邊平滑之前，先采用基于密度的k近鄰搜索法剔除點(diǎn)云中的離群點(diǎn)，離群點(diǎn)的剔除降低了原有點(diǎn)云數(shù)據(jù)量，從而降低后續(xù)降噪處理的時(shí)間復(fù)雜度，提高了效率和精度。
　　2)充分考慮了預(yù)處理采樣點(diǎn)與其最優(yōu)鄰域內(nèi)點(diǎn)的歐式距離在降噪中的影響，重新定義了降噪算法中的空間權(quán)重函數(shù)，使得距離預(yù)處理采樣點(diǎn)越遠(yuǎn)的點(diǎn)對(duì)降噪的貢獻(xiàn)越小，從而加速了點(diǎn)云的多邊濾波降噪，提高了效率。
　　3)

3、考慮了噪聲與特征都屬于高頻信號(hào)，原有算法會(huì)把一些特征誤判為噪聲的情況。當(dāng)曲率較大時(shí)如果最優(yōu)鄰域范圍卻較小，則該采樣點(diǎn)為噪聲點(diǎn)的幾率非常大，通過(guò)對(duì)曲率函數(shù)進(jìn)行加權(quán)處理，使得多邊濾波降噪算法的精度得到了提高。
　　本文對(duì)改進(jìn)的多邊濾波算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)算法對(duì)散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)不僅可以進(jìn)行有效的降噪處理，而且在保持特征信息以及防止體積收縮等方面也表現(xiàn)出一定的優(yōu)勢(shì)。本文實(shí)驗(yàn)只針對(duì)簡(jiǎn)單的點(diǎn)云數(shù)據(jù)以及高斯噪聲，并未涉及幾何特征特別尖銳、