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题名几何特征保持的文物点云去噪算法
被引量：8
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作者
刘立恒
赵夫群
汤慧
刘阳洋
耿国华
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机构
西安交通大学电信学部
西安财经大学信息学院
西安财经大学实验实训教学中心
西北大学信息科学与技术学院
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2020年第2期373-380,共8页
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基金
国家自然科学基金(61673319,61731015)资助项目
陕西省教育厅科研计划专项(19JK0842)资助项目
青岛市自主创新重大专项(2017-4-3-2-xcl)资助项目。
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文摘
三维激光扫描是一种快速获取高精度点云的新技术,但由于受物体本身的构造、粗糙程度、纹理以及测量环境等因素的影响,获取的点云数据大多存在孤立的噪声点。针对文物点云数据模型中复杂噪声难以去除的问题,提出一种几何特征保持的点云去噪算法。首先通过栅格划分删除点云中的大尺度噪声;然后定义点云中数据点的曲率因子和密度因子,并通过对其加权构造模糊C均值聚类(Fuzzy C-means clustering,FCM)的目标函数;最后采用该特征加权FCM算法删除小尺度噪声,从而实现点云的去噪处理。实验结果表明,该几何特征保持的去噪算法对文物点云数据具有良好的去噪效果,是一种有效的点云去噪算法。
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关键词
点云去噪
栅格化
模糊C均值聚类
平均曲率
点云密度
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Keywords
point cloud denoising
rasterization
fuzzy C-means clustering
mean curvature
point cloud density
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于区域分割的低覆盖点云配准算法
被引量：7
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作者
汤慧
周明全
耿国华
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机构
西北大学信息科学与技术学院
西安财经大学实验实训教学中心
北京师范大学信息科学与技术学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第11期3355-3360,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61673319,61731015)
青岛市自主创新重大专项(2017-4-3-2-xcl)
陕西省教育厅科研计划专项(19JK0842)~~
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文摘
针对低覆盖点云配准的时间复杂度高、收敛速度缓慢以及对应点匹配易错等问题,提出一种基于区域分割的点云配准算法。首先,利用体积积分不变量计算点云上点的凹凸性,并提取凹凸特征点集;然后,采用基于混合流形谱聚类的分割算法对特征点集进行区域分割,并采用基于奇异值分解(SVD)的迭代最近点(ICP)算法对区域进行配准,从而实现点云的精确配准。实验结果表明,所提算法通过区域分割可以大幅提高点云区域的覆盖率,并且无需迭代即可计算刚体变换的最佳旋转矩阵,其配准精度比已有算法提高了10%以上,配准时间降低了20%以上。因此,所提算法是一种精度高、速度快的低覆盖点云配准算法。
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关键词
点云配准
体积积分不变量
区域分割
奇异值分解
迭代最近点
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Keywords
point cloud registration
volume integral invariant
area segmentation
Singular Value Decomposition(SVD)
Iterative Closest Point(ICP)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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