基于特征信息分类的三维点数据去噪

• 作者: 史皓良 吴禄慎 陈华伟
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 点云去噪 特征分类 双边滤波 微分几何信息
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 1465-1473
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4596字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20162406.1465

摘要

为了有效去除获取三维点云数据时的噪声,同时又不损失模型的特征信息,提出了一种基于三维点云特征信息分类的去噪算法.首先采用主成分分析法和二次曲面拟合法估算三维点云的微分几何信息;然后根据点云平均曲率的局部特征权值,将点云数据划分为特征信息较少的平坦区域和特征信息丰富的区域,针对不同特征区域分别采用邻域距离平均滤波算法和自适应双边滤波算法进行去噪滤波.实验结果表明:滤波后点云数据的最大误差为0.144 7 mm,标准偏差为0.021 0 mm.在不同噪声强度下,该去噪算法均能够达到较好的去噪效果,并保留点云的高频特征信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴禄慎	南昌大学机电工程学院	91	942	17.0	26.0
2	陈华伟	南昌大学机电工程学院	40	526	13.0	22.0
3	史皓良	南昌大学机电工程学院	8	105	5.0	8.0