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基于噪声位置分布的点云去噪算法研究
1
作者
童子良
谢世成
《萍乡学院学报》
2023年第3期28-30,41,共4页
针对三维点云噪声数据位置分布的特点,采用不同的去噪算法对噪声数据进行处理。通过结合K-D树算法和高斯滤波技术,可以有效地消除大尺度的体外点云噪声;而对于混杂在主体内部的噪声,由于其他目标点之间的距离比较近,可以采用随机采样一...
针对三维点云噪声数据位置分布的特点,采用不同的去噪算法对噪声数据进行处理。通过结合K-D树算法和高斯滤波技术,可以有效地消除大尺度的体外点云噪声;而对于混杂在主体内部的噪声,由于其他目标点之间的距离比较近,可以采用随机采样一致算法来进行有效的抑制。实验结果表明,该算法不仅可以消除游离在点云周边的体外噪声点云数据,对主体内点云噪声也能有效地去掉,使得点云模型表面光顺平滑。
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关键词
点
云
去噪
体外
点
云
噪声
体内
点
云
噪声
随机采样一致算法
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职称材料
题名
基于噪声位置分布的点云去噪算法研究
1
作者
童子良
谢世成
机构
上海市政工程设计研究总院集团第六设计院有限公司
安徽理工大学地球与环境学院
出处
《萍乡学院学报》
2023年第3期28-30,41,共4页
文摘
针对三维点云噪声数据位置分布的特点,采用不同的去噪算法对噪声数据进行处理。通过结合K-D树算法和高斯滤波技术,可以有效地消除大尺度的体外点云噪声;而对于混杂在主体内部的噪声,由于其他目标点之间的距离比较近,可以采用随机采样一致算法来进行有效的抑制。实验结果表明,该算法不仅可以消除游离在点云周边的体外噪声点云数据,对主体内点云噪声也能有效地去掉,使得点云模型表面光顺平滑。
关键词
点
云
去噪
体外
点
云
噪声
体内
点
云
噪声
随机采样一致算法
Keywords
point cloud denoising
external point cloud noise
internal point cloud noise
random sampling consistent algorithm
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于噪声位置分布的点云去噪算法研究
童子良
谢世成
《萍乡学院学报》
2023
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