三维激光点云数据的去噪算法研究
基于Laplace算子的三维点云光顺去噪算法
图 1-1 系统结构图
5
西安交通大学本科毕业设计（论文）
CAM11
CAM21
PRJ1
PRJ2 CAM12 CAM22
图 1-2 系统组成实物图
1.3 三维测量数据后处理研究现状
三维测量数据的得到的即是大量散乱点云数据，它没有数据结构排列无序。对三 维测量数据的后处理研究主要集中在数据获取、去噪光顺、特征提取、非均匀采样、 曲面重建等方面。以下是其部分研究现状的简要介绍。 目前三维点云的去噪光顺算法已经得到广泛的研究，主要分为两大类：基于三角 网格模型的算法和基于散乱点云模型的算法。基于三角网格模型的去噪光顺算法已经 获得广泛研究，从算法的复杂性分类可以分为基于最优化方法、Laplacian 算法、简单 的非迭代算法；根据噪声的扩散方式和特征保持性可分为各向异性算法和各向同性算 法。 通过各种设备获得的三维点云数据都存在大量的冗余点，这对后续处理带来很大 不便。因此需要通过特征提取，在保证点云模型的基本形状基础上对点云进行简化， 以及后续处理，大大提高了处理精度和速度。另外，提取的特征还可以用于识别比如 人脸识别等。目前应用比较广泛的特征提取算法主要是针对三角网格模型，很多特征 提取算法都是利用移动最小二乘法（MLS）曲面重建算法寻找特征点。Daniels[1]等在 重建出的 MLS 曲面中提取特征曲线，该算法鲁棒性较好；Pauly[2]等提出了采用 PCA 分析，利用邻域点建立协方差矩阵的特征值，在局部区域里计算曲面变化确定特征点， 该方法准确性高，但计算量较大；还有一种算法是用分段 MLS 曲面构建尖锐特征来提 取特征区域。
I
西安交通大学本科毕业设计（论文）
II
目
录
目
录
1 绪论 ...................................................................................................................................... 4 1.1 论文研究背景 ................................................................................................................ 4 1.2 三维测量数据的获取 .................................................................................................... 4 1.3 三维测量数据后处理研究现状 .................................................................................... 6 1.4 本论文主要研究工作 .................................................................................................... 6 2 三维测量数据去噪光顺综述 .............................................................................................. 8 2.1 基于最优化的方法 ........................................................................................................ 8 2.2 简单的非迭代方法 ........................................................................................................ 8 2.3 基于 LaPlace 算子的方法 ............................................................................................. 8 3 点云权重模糊 C 均值聚类和 Laplace 算法结合的光顺去噪算法 ................................... 9 3.1 点云权重模糊 C 均值聚类去噪算法 ........................................................................... 9 3.2 基于 LaPlace 算子光顺算法 ....................................................................................... 10 3.3 结果分析 ...................................................................................................................... 12 4 结论与展望 ........................................................................................................................ 14 4.1 结论 .............................................................................................................................. 14 4.2 展望 .............................................................................................................................. 14 参考文献 ................................................................................................................................ 16
基于激光雷达的三维点云数据处理和分析方法探讨
基于激光雷达的三维点云数据处理和分析方法探讨随着科技的不断进步，基于激光雷达的三维点云数据处理和分析方法成为了研究热点之一。
激光雷达通过向目标发射激光脉冲，并通过接收反射回来的脉冲来获取目标的空间位置信息，获得的数据以点云的形式呈现。
本文将探讨目前常用的三维点云数据处理和分析方法，以及未来的发展方向。
一、激光雷达数据获取和处理方法1. 数据获取激光雷达通过扫描场景以获取目标的三维坐标。
它可以利用旋转扫描和多线视角扫描两种方式进行数据采集。
旋转扫描通过旋转激光雷达传感器来获取整个场景的数据，而多线视角扫描则通过多个固定的激光雷达传感器同时对场景进行采集。
2. 数据去噪和过滤由于激光雷达采集数据时存在噪声和无效点，因此需要进行数据去噪和过滤。
常用的方法包括统计滤波、高斯滤波和曲面拟合等。
统计滤波通过计算点云周围点的统计属性来判断是否为噪声点，高斯滤波则通过将点云数据与高斯分布进行比较来去除噪声点。
3. 数据配准和拼接多次扫描获得的数据需要进行配准和拼接，以形成完整的三维场景模型。
配准是指将多个点云数据集根据它们的空间位置进行对齐，拼接则是将配准后的数据集进行融合。
常用的配准方法包括迭代最近点（ICP）算法和特征匹配算法。
二、激光雷达数据分析方法1. 物体检测和识别基于激光雷达的三维点云数据可以用于物体的检测和识别。
通过分析点云数据的形状、密度和颜色等属性，可以对目标物体进行分类和识别。
常用的方法包括利用支持向量机（SVM）进行分类、基于颜色直方图的物体识别等。
2. 场景分割和分区激光雷达的点云数据可以用于场景的分割和分区。
通过分析点云数据的空间位置和密度等属性，可以将整个场景分割成不同的物体和区域。
这对于自动驾驶、机器人导航等应用具有重要意义。
3. 点云数据重建和模型生成利用激光雷达获取的点云数据，可以进行场景的三维重建和模型的生成。
通过将点云数据进行网格化处理，可以生成更加精细的三维模型。
此外，还可以利用点云数据进行物体的表面重建和形状匹配等应用。
点云数据去除噪声的原理
点云数据去除噪声的原理点云数据去除噪声是点云处理中的一个重要步骤，目的是从点云数据中过滤掉不需要和无意义的点，以得到更加干净和准确的点云信息。
去除噪声对于后续的点云分析、物体识别、建模和导航等任务至关重要。
点云数据通常是通过三维扫描仪、立体相机和激光雷达等设备获取的，这些设备在采集过程中可能会受到各种干扰和噪声的影响。
噪声主要来源于传感器偏差、环境条件、运动振动等因素。
噪声的存在会导致点云数据中出现离群点、嵌入点、重复点以及不完整的点等问题。
因此，点云数据去噪的目标是尽可能保留有效信息，同时去除尽量多的噪声。
点云数据去除噪声的方法有很多种，可根据噪声的特点和应用需求选择合适的方法。
下面将介绍一些常用的点云去噪方法及其原理。
1. 空间滤波：空间滤波是最常用的点云去噪方法之一。
空间滤波基于点的坐标信息，通过计算点与其邻域点之间的距离来判断是否为噪声点。
常见的空间滤波方法有高斯滤波、中值滤波和统计滤波等。
其中，高斯滤波通过计算点与邻域点的平均距离来滤除与周围点相距较远的离群点；中值滤波通过计算邻域点的中值来滤除强度不平衡的嵌入点；统计滤波通过设置一个阈值，去除与邻域点的标准差超过阈值的点。
2. 法向量滤波：法向量滤波是基于点云的几何形状信息进行去噪的方法。
法向量是指点云某点表面的法线方向，可以通过计算点云中的邻域点来估计。
法向量滤波通过比较点与法向量之间的夹角来判断是否为噪声点。
一般来说，表面平坦的区域具有一致的法向量，而噪声点的法向量与周围点存在较大差异。
通过计算点与其邻域点的夹角，可以将法向量与周围点差异较大的点认为是噪声点，并进行去除。
3. 网格滤波：网格滤波是一种基于网格数据结构的点云去噪方法，其原理是将点云数据投影到一个二维网格上，通过对网格内的点进行处理来去除噪声。
网格滤波中的一个常见方法是统计离群值滤波（Statistical Outlier Filtering，即SOR），该方法通过计算点与邻域点的距离和标准差来判断是否为噪声点，并进行过滤。
《2024年三维激光扫描点云数据处理及应用技术》范文
《三维激光扫描点云数据处理及应用技术》篇一一、引言随着科技的飞速发展，三维激光扫描技术已成为现代工程、测绘、地理信息等领域的重要工具。
三维激光扫描技术通过高速激光扫描设备获取物体表面的大量点云数据，进而实现物体的三维重建和空间测量。
然而，获取的点云数据往往庞大且复杂，需要进行有效的处理才能得到所需的信息。
本文将重点探讨三维激光扫描点云数据处理的技术及其应用。
二、三维激光扫描点云数据获取三维激光扫描技术主要通过激光扫描仪获取物体表面的点云数据。
激光扫描仪发射激光束，通过测量激光束与物体表面的交点，获取大量的三维坐标数据，形成点云。
这些点云数据包含了物体的形状、大小、空间位置等信息，为后续的处理和分析提供了基础。
三、三维激光扫描点云数据处理技术1. 数据预处理：包括数据去噪、数据配准、数据滤波等。
数据去噪旨在消除原始点云数据中的噪声和错误数据；数据配准则是将多个扫描站获取的点云数据进行空间上的对齐和拼接；数据滤波则是根据一定的算法对数据进行平滑处理，以提高后续处理的精度。
2. 点云数据配准与建模：通过高精度的配准算法，将不同时间、不同角度获取的点云数据进行配准和拼接，实现整体三维模型的重建。
此外，还可以通过三维建模软件将点云数据转化为三维模型，方便进行可视化展示和分析。
3. 特征提取与测量：通过对点云数据进行特征提取和测量，可以获取物体的几何尺寸、形状、空间位置等信息。
这些信息在工程测量、地质勘查、文物保护等领域具有重要应用价值。
四、三维激光扫描点云数据处理的应用技术1. 地质勘查：通过三维激光扫描技术获取地质表面的点云数据，可以实现对地质构造、地貌形态的精确测量和分析，为地质勘查和资源开发提供重要依据。
2. 工程测量：在建筑工程、道路桥梁工程等领域，通过三维激光扫描技术获取的点云数据可以实现对建筑物的外形尺寸、结构形态的精确测量和分析，为工程设计、施工和质量检测提供重要支持。
3. 文物保护：在文物保护领域，三维激光扫描技术可以实现对文物表面的高精度测量和数字化建模，为文物的保护、修复和研究提供重要依据。
《2024年三维点云数据处理的技术研究》范文
《三维点云数据处理的技术研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，三维点云数据的应用领域日益广泛，包括机器人技术、自动驾驶、三维重建、医学影像等。
三维点云数据是一种以大量三维坐标点形式表达物体表面信息的数据类型，具有丰富且详细的空间信息。
然而，由于数据量大、信息冗余等特点，对三维点云数据的处理成为了一个具有挑战性的研究课题。
本文旨在研究三维点云数据处理的相关技术，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、三维点云数据概述三维点云数据是由大量三维坐标点组成的数据集，每个点包含X、Y、Z三个维度的坐标信息。
这些数据通常通过激光扫描仪、深度相机等设备获取，可以表达物体表面的几何形状和空间关系。
由于三维点云数据具有信息丰富、表达直观等特点，被广泛应用于机器人导航、自动驾驶、医学影像等领域。
三、三维点云数据处理技术1. 数据预处理数据预处理是三维点云数据处理的第一步，主要包括数据去噪、滤波、配准等操作。
其中，去噪可以消除由于设备误差或环境干扰产生的噪声数据；滤波可以去除冗余数据，保留有用的信息；配准则是将多个点云数据进行空间对齐，以便进行后续的处理和分析。
2. 特征提取特征提取是三维点云数据处理的核心技术之一，主要包括关键点检测、法线估计、曲面重建等。
关键点检测可以找出点云数据中的关键位置信息；法线估计是计算每个点的法线方向，以便进行后续的曲面重建或形状分析；曲面重建则是根据点云数据构建出物体的三维模型。
3. 数据分割与分类数据分割与分类是根据一定的准则将点云数据划分为不同的部分或类别。
常用的方法包括基于几何特征的方法、基于统计的方法和基于学习的方法等。
通过数据分割与分类，可以更好地理解数据的结构和特征，为后续的处理和分析提供便利。
四、技术应用与挑战1. 机器人技术在机器人技术中，三维点云数据被广泛应用于物体识别、导航和避障等方面。
通过对点云数据进行处理和分析，机器人可以准确地识别出周围环境中的物体和障碍物，并据此进行路径规划和避障操作。
应用于三维点云数据去噪的改进C均值算法
应用于三维点云数据去噪的改进C均值算法宋阳;李昌华;马宗方;李智杰【摘要】The point cloud data is uneasy to distinguish and difficult to denoise by outlier 3-D laser scanning. To solve the problems, this paper presents an improved C-means algorithm for solving the 3-D laser scanning point cloud data noise and outliers. The improved C-means algorithm introduces the fuzzy weighting factor that can effectively expand the char-acteristics of outliers in the dataset and make easier to identify outlier data. The noise is divided into large and small scales in two categories. The C-means clustering algorithm can remove the large scale data smoothing noise and some small noise data using point cloud bilateral filtering method. Compared with the density clustering algorithm, orthogonal total least squares plane fitting and filtering point clouds denoising and feature selection algorithm based on bilateral, the accu-racy of denoising is promoted 7.3%, 6.5%and 6%. The experimental results show that the algorithm can remove the noise of large scale, better retention of valid data, improve the effect of denoising.%针对三维激光扫描仪采集到的点云数据中离群点不易区分和去噪难度大的问题，提出了一种改进的C 均值算法。
激光雷达点云数据处理与三维重建算法研究
激光雷达点云数据处理与三维重建算法研究激光雷达作为一种重要的传感器技术，可以提供高精度、高密度的三维空间信息。
它广泛应用于无人驾驶、智能交通、地图制作等领域。
在激光雷达感知系统中，点云数据是激光雷达测量得到的最基础的信息数据，而点云数据处理与三维重建算法则是将点云数据转化为可视化、可操作的场景模型的关键环节。
本文将重点探讨激光雷达点云数据处理与三维重建算法的研究进展，包括点云数据预处理、点云配准与匹配、点云分割与分类以及三维重建算法等方面。
首先，点云数据预处理是激光雷达点云数据处理的首要步骤。
由于激光雷达在采集数据时会受到噪声和杂点的影响，因此需要对点云数据进行滤波和去噪处理。
常用的滤波方法包括统计滤波、中值滤波和双边滤波等，这些滤波方法可以有效地去除噪声并保留场景结构的特征。
其次，点云配准与匹配是点云数据处理的关键环节。
在激光雷达感知系统中，往往采用多个激光雷达同时采集数据以提高扫描速度和场景覆盖范围。
因此，需要将多个激光雷达采集到的点云数据进行配准和匹配，以获得完整且准确的场景模型。
点云配准与匹配算法有ICP （Iterative Closest Point）算法、特征匹配算法等。
这些算法能够通过点云之间的特征关系，实现点云数据的配准和匹配。
第三，点云分割与分类是将点云数据进行语义分割和分类的关键技术。
通过对点云数据进行分割和分类，可以将点云数据分为不同的类别，如建筑物、道路、树木等，以实现对场景的理解和描述。
常用的点云分割与分类算法有基于几何特征的方法、基于深度学习的方法等。
这些算法能够从点云数据中提取几何和语义信息，并将点云数据进行分割和分类。
最后，三维重建算法是将点云数据转化为三维场景模型的关键技术。
通过对点云数据进行融合和重建，可以生成三维场景模型，实现对场景的可视化和操作。
常用的三维重建算法有基于体素的方法、基于网格的方法等。
这些算法能够将稀疏的点云数据进行高效地插值和融合，生成密集且准确的三维场景模型。
点云去噪方法
点云去噪方法点云去噪是三维点云处理中的一项重要任务，目的是消除测量误差、场景干扰、仪器噪声等对点云数据的影响，以提高点云数据的质量。
点云去噪方法可以分为基于几何、基于统计学和深度学习等不同类型。
本文将介绍一些常见的点云去噪方法。
基于几何的方法：1. 体素滤波体素滤波是点云去噪中最简单和最常见的方法之一。
该方法基于体素的概念，将三维空间分割为小立方体，称之为体素（voxel）。
体素内部的点云数据通过计算统计值，如平均值或中位数，来替换原有的点云数据，以达到去噪的目的。
体积较小的体素适合去除噪声，而体积较大的体素适合保留点云的结构信息。
2. 泊松重建泊松重建是一种基于光滑重建的点云去噪方法。
该方法将待处理的点云数据作为输入，并通过计算出点云数据之间的距离，来建立一个网格模型。
然后，利用泊松拟合算法对点云数据进行处理，减少点云数据中的噪声。
统计滤波是基于点云数据的统计摘要信息的方法。
该方法使用局部领域内的点来计算统计数据，如均值和标准差。
然后，将极端值设为异常值并去除。
这种方法适用于比较光滑的表面，但对于包含细节的表面可能会出现失真。
2. 基于法向量的方法基于法向量的方法是指利用法向量来处理点云数据。
该方法通过计算点的法向量与周围邻居法向量的差异来检测异常值，并使用平滑算法进行处理。
这种方法适用于粗糙表面的去噪，对于平滑表面可能会失效。
深度学习方法：基于深度学习的方法是一种较新的点云去噪方法。
它使用深度神经网络来构建点云数据的特征表示，然后通过反向传播算法来优化网络参数，从而减少噪声的影响。
该方法由于需要大量数据训练，因此需要大量的点云数据和计算资源。
2. 自编码器自编码器是一种无监督的深度学习模型，用于学习数据的特征表示。
该方法通过编码器来将点云数据压缩为向量，然后通过解码器将其重构回原始状态。
自编码器可以提供一种无需标注数据的点云去噪方法。
总结：点云去噪方法有多种类型，每种方法都有其优缺点和适用范围。
一种新的三维点云模型去噪光滑算法研究
第34卷第4期 2017年4月计算机应用与软件Computer Applications and SoftwareV o L34No. 4Apr. 2017一种新的三维点云模型去噪光滑算法研究廖昌粟1何东建2王美丽〃1(西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100)2(西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100)摘要提出一种三维点云模型的去噪光滑算法。
该算法根据密度滤波和点法矢量信息对离群噪声点进行去除;再利用张量投票算法和数据点的近邻点在其最小二乘平面上投影的分布均匀性检测出模型的边界特征，并对 特征实现加强操作；最后，采用双边滤波对模型表面进行光滑。
实验表明，该算法能有效地对模型进行去噪光滑 处理，且由于对模型边界特征进行了保留与加强，从而避免了模型光滑操作对模型特征造成损害的问题。
关键词 三维点云边界检测密度滤波中图分类号T P317.4文献标识码A D O I：10. 3969/j. issn. 1000-386x. 2017.04. 048RESEARCH ON A NEW DENOISING ALGORITHM FOR 3D POINT CLOUD MODELLiao C h a n g s u1H e Dongjian2W a n g Meili1*1(College of Information Engineering,Northwest A&F University, Yangling 712100,Shaanxi, China)2 {Mechanical and Electronic Engineering,Northwest A&F University ,Yangling 712100,Shaanxi, China)Abstract This paper proposes a denoising algorithm for 3D cloud model. T h e algorithm removes outlier noise point based on density filtering and vector information of points. T h e n,the boundary feature of the model is detected by the tensor voting algorithm and the uniformity of the projection of the nearest neighbors of the data points on the least squares plane, and the features can be enhanced. Finally, the model surface is smoothed by bilateral filtering. T h e experimental results show that the algorithm can effectively smooth the model and preserve and strengthen the boundary feature of the model to avoid the problem that the smooth operation of the model damages the model features.Keywords 3D point cloud Boundary detection Density filtering〇引言由三维扫描仪所得到的三维点云模型往往带有不 同程度的噪声点，这对于点云模型的逆向重建有着不 小的影响，所以对模型进行去噪光滑处理显得十分重要。
基于三维重建数据的双向点云去噪方法研究
ＴＷＯ － － ｗａ ｙ ｐｏ ｉ ｎｔ ｃ ｌ ｏ ｕｄ ｄｅ ｎｏ ｉ ｓ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ － － ｄ ｉ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎａ ｌ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ａ ｔ ａ
ｎｄ ａ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｏ ｌ ｏ ｙ， ｇ Ｔ ｓ ｉ ｎ ｇ ｈ ｕ ａ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ８ ４ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｉ ｎ ｒ ｅ ｖ ｅ ｒ ｓ ｅ ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ， ｒ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ３ Ｄ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ｉ ｓ ｔ ｈ ｅ ｋ ｅ ｙ ｓ ｔ ｅ ｐ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｉ ｆ ｎ ａ ｌ ｐ ｒ ｏ ｉ ｆ ｌ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ．
于物体轮廓 内 单个 明显的噪声点采用相邻点加权平均的方法去除， 而对轮廓内连续错误的噪声点， 采用 了双 向去噪的方法， 即在 点云的垂直方 向通过相邻点夹角的大小去除起伏明显 的噪声点， 在点云的水平方向通过相邻点云水平距离的加权平均来调整水平 方向其余点 的距离， 最后应用最小二乘法拟合得 到去除噪声点处 的三维坐标。结果表 明 该种方法不仅有效去除 了点云数据中夹杂 的噪声， 还对物体表面失真的数据进行 了有效地调整和修改， 获得 了连续光滑的测量表面， 具有良好的效果。 关键词： 点云去噪； 最小二乘法； 数据重构
基于PCL的三维点云去噪方法研究
［ 岫ｕ
基于 Ｐ Ｃ Ｌ 的三维点云去噪方法研究
朱 光 兴 ，杨 莎 莎 ，张 浩 ，闰从 政 ，黄 芳
（ 贵 州省 第 一 测绘 院 ， 贵州 贵阳 ５ ５ ０ ０ ２ ５ ）
摘 要 ： 随 着三 维激 光 扫描 技 术 的不 断发 展 ， 三 维点 云数 据 的 获取 数 量 、 速 度都 得 到 了快 速 的提 高。 点 云 的去 噪 是数 据 处 理 的重 要 步 骤之 一 ， 也 是 关 系到 后 期 数 据应 用成 功 与 否 的 关键 环 节 。因数 据 获 取过 程 中影 像 因 素的 多样 性 以及 去 噪
完善 、 集成 ， 将 是 下一 步 研 究和 应 用的 重 点 。 关键 词 ： Ｐ Ｃ Ｌ； 三 维 点云 ； 去噪 中图 分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １ 文 献标 识 码 ： Ａ
文章编号 ： １ ０ ０ ２ — ５ ０ ６ ５ （ ２ ０ １ ７ ） １ ７ — ０ ０ ３ １ — ２
（ Ｇ ｕ ｉ ｚ ｈ ｏ ｕ ｉ ｆ ｒ ｓ ｔ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｙ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｍａ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ ， Ｇ ｕ ｉ ｙ ａ ｎ ｇ ５ ５ ０ ０ ２ ５ ， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂｓ ｔ ｒ ａｃ ｔ ：Ｗ ｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｉ ｎ ｕ ｏ ｕ ｓ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ３ Ｄ ｌ ａ ｓ ｅ ｒ ｓ ｃ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， ｔ ｈ ｅ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ． ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ｏ ｆ ３ Ｄ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ
Ｋｅ ｙｗ ｏｒ ｄｓ ： Ｐ ＣＬ： ３ Ｄ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ； ｄ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｉ ｎ ｇ
激光雷达点云数据预处理算法研究
激光雷达点云数据预处理算法研究激光雷达技术作为一种重要的三维数据获取手段，广泛应用于机器人导航、地图构建、环境感知等领域。
然而，激光雷达所产生的原始数据量庞大，且其中包含各种噪声和无效点，给数据处理和应用带来了挑战。
因此，对激光雷达点云数据进行预处理是必不可少的。
激光雷达点云数据预处理算法主要包括去噪、滤波、分割和配准等步骤。
本文将重点研究这些预处理算法并进行综述。
首先，去噪是激光雷达点云数据预处理的首要任务。
去噪的目标是将原始点云数据中的干扰点和噪声点去除，以提取出真实的环境信息。
常用的去噪算法有滑动窗口法、统计学滤波法和基于空间域的滤波法等。
滑动窗口法根据点云密度变化对数据进行采样，以去掉噪声；统计学滤波法通过计算点云中点的邻域统计特性，判断其是否为噪声；基于空间域的滤波法则利用点云中的空间信息进行滤波，以去除噪声点。
其次，滤波是对激光雷达点云数据进行平滑处理的一种方法。
滤波可以进一步减少噪声，并使点云数据更加清晰和易于处理。
广泛使用的滤波算法有高斯滤波、中值滤波和均值滤波等。
高斯滤波通过对点云数据进行高斯核卷积，从而实现去噪和平滑的效果；中值滤波则将点云数据中的每个点替换为邻域中的中值，以消除孤立的噪声点；均值滤波则计算点云数据中每个点的邻域平均值，以减少局部噪声的影响。
接下来，分割是将激光雷达点云数据划分为不同的物体或区域的过程。
分割的目标是识别出点云中不同的物体，并将它们分开以便后续的处理和分析。
常用的分割算法包括基于区域的分割、基于模型的分割和基于几何特征的分割等。
基于区域的分割算法通过计算相邻点间的连通性和相似性，将点云数据分成连续的区域；基于模型的分割算法则提前确定一些特定物体的模型，并通过拟合模型与点云数据进行匹配以达到分割的效果；基于几何特征的分割算法则通过计算点云数据的几何属性，如曲率和法线方向等，将不同的物体区分开来。
最后，配准是将不同时刻或不同传感器采集的点云数据对齐到同一个坐标系中的过程。
基于Laplace算子的三维点云光顺去噪算法
1.2 三维测量数据的获取
三维测量主要分为接触式和非接触式。接触式主要以三坐标测量机为代表，精度 高，但测量效率比较低。非接触的方法往往精度相对接触式的要差一些，但采样点多， 使用方便。 非接触式三维测量是指在不接触被测物体的情况下以某种测量手段（声学、光学、
4
1
绪论
电磁学等）得到物体的表面轮廓信息。比较典型的非接触测量方法有光学测量法、计 算机断层扫描、核磁共振成像、声呐探测法（电涡流法、超声测量法）等。 在非接触式测量中，光学非接触测量被认为是最有前景的三维测量，它测量分辨 率高、处理速度快、获取数据量大，所以应用范围最广。随着微电子技术、光电检测 技术的迅猛发展，各种新型光电器件的不断出现(CCD, DLP)等，极大地推进了光学三 维测量技术的迅速发展。 光学非接触测量方法按照是否向被测物体投射能量可分为 “主 动式”光学测量和“被动式”光学测量。“主动式”光学测量主要有飞行时间法、干 涉测量法和结构光投影法等，而“被动式”光学测量主要有立体视觉法和离焦深度测 量法。这些方法中比较适合人体扫描的有飞行时间法、结构光投影法和立体视觉法。 本论文中扫描仪运用了立体视觉和条纹投影相结合的测量技术，作为人体三维形 状获取的基础方法。可以在 0.5s 内完成人体的 180°的三维扫描，精度 1mm-2mm，所 重建的模型具有全彩色纹理贴图。相比传统的三维扫描设备，速度提升了 10 倍以上。 可以有效的解决长时间扫描给人体带来的不适，以及由于人体变形所带来的测量误差。 实现了快速、高精度、全彩色纹理模型的人体三维扫描。 本节介绍的是我们本实验室自己开发的快速人体三维扫描仪。包含两个角度的测 头，可以完成头部和躯干部分 180°的扫描。每一组测头包含 CCD 两个，投影光源一 个。系统中所有的 CCD 以及 PC 由千兆以太网连接在一起，系统中所有的 CCD 以及 投影仪还有外置闪光灯均由控制电路控制，控制电路的由上位机 PC 控制。如图 1-1 图 1-2。
激光雷达点云数据处理研究
激光雷达点云数据处理研究一、概述激光雷达是利用激光束扫描目标，并根据目标反射回来的激光束在控制器中进行接收和处理，生成三维空间中的点云数据。
采集到的点云数据可以精确地表示目标物体的形状和位置，是现代机器人、自动驾驶汽车和遥感等领域中不可或缺的数据来源之一。
本文将介绍激光雷达点云数据的处理方法，即从点云中提取出有效信息并进行分析和应用的过程。
二、激光雷达点云数据的分类1.基于点云密度的分类根据点云密度的不同，可以将激光雷达点云数据分为稠密点云和稀疏点云。
稠密点云一般用于对建筑或自然环境进行三维建模，其点云密度高，点云间距小。
稀疏点云适用于对远距离物体的检测和识别，其点云密度较低，点云间距较大。
2.基于激光雷达扫描方式的分类激光雷达扫描方式影响点云数据的质量和密度，可将其分为机械式扫描和光电式扫描两种。
机械式扫描是通过机械装置旋转或摆动激光雷达的探头来实现扫描的方式，适用于较小范围的三维建模。
光电式扫描是通过微小的振镜将激光束反射到目标上，适用于大范围的三维建模和测绘。
三、激光雷达点云数据的处理方法1.点云去噪激光雷达在采集过程中容易受到自然环境和设备本身的干扰，如树叶、建筑物等会在点云中出现一些噪点。
因此，点云去噪是对点云数据进行处理的重要步骤之一。
点云去噪的主要方法有：基于滤波器的去噪方法：可以采用高斯滤波器、中值滤波器等方式对点云数据进行去噪处理。
基于几何形状的去噪方法：可以利用点云所代表的几何形状信息，对点云数据进行去噪处理，如平面拟合法、曲面拟合法等。
2.点云分割点云分割是将点云数据中不同几何形状或不同属性的点分别提取出来的过程。
点云分割的结果可以被用作对象识别的前置处理。
点云分割的主要方法有：基于区域生长的分割方法：该方法通过定义生长准则，根据点云点间的相似性和几何关系将相邻的点组合到一起，形成不同的区域。
基于曲率的分割方法：该方法通过计算点云中每个点的曲率信息，将点云分为不同的曲率段，转化为曲率分割问题。
基于PCL的三维点云去噪方法研究
基于PCL的三维点云去噪方法研究朱光兴;杨莎莎;张浩;闫从政;黄芳【摘要】随着三维激光扫描技术的不断发展,三维点云数据的获取数量、速度都得到了快速的提高.点云的去噪是数据处理的重要步骤之一,也是关系到后期数据应用成功与否的关键环节.因数据获取过程中影像因素的多样性以及去噪处理的复杂性,使去噪方法的研究成为该技术领域的重点和热点之一.本文基于PCL这开源的点云数据处理平台,对其中两种较为常用的方法进行对比研究.研究表明,单一的去噪算法很难满足实际的工程应用需求,算法的不断改进、完善、集成,将是下一步研究和应用的重点.【期刊名称】《世界有色金属》【年(卷),期】2017(000)017【总页数】2页(P31-32)【关键词】PCL;三维点云;去噪【作者】朱光兴;杨莎莎;张浩;闫从政;黄芳【作者单位】贵州省第一测绘院,贵州贵阳550025;贵州省第一测绘院,贵州贵阳550025;贵州省第一测绘院,贵州贵阳550025;贵州省第一测绘院,贵州贵阳550025;贵州省第一测绘院,贵州贵阳550025【正文语种】中文【中图分类】TP391.41三维激光扫描技术以其在数据获取速度快、精度高、无接触等方面的优势。
但是，由于受扫描设备的无力特性、扫描环境、物体表面、光照以及人为因素等影响，利用三维激光设备得到的点云数据会有噪声和离群点。
因此，为了能够获得光顺逼真的三维信息，在点云数据应用之前必须进行相关去噪处理，否则将对进一步的信息提取、模型重建等产生很大的影响。
点云去噪的算法有很多种，如低通滤波算法、基于偏微分方程的曲面逼近法、移动最小二乘曲面拟合法等，在去除小振幅噪声方面取得了较好的效果，但有的对原图的细节容易造成损失，有的因无法处理离群点而只能靠人工识别。
PCL（Point cloud library）是一大型跨平台的开源C++编程库，是一个独立的大型的处理点云数据及二、三维图像的开源工程，可在商业和学术应用免费使用[1]。
古建筑物三维点云数据去噪方法
２０１９年１１月第３５卷第６期㊀沈阳建筑大学学报(自然科学版)ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇＪｉａｎｚｈｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ)㊀Ｎｏｖ.㊀２０１９Ｖｏｌ.３５ꎬＮｏ.６㊀㊀收稿日期:２０１９－０１－２５基金项目:国家自然科学基金项目(５１７７４２０４)作者简介:王岩(１９７９ )ꎬ男ꎬ副教授ꎬ主要从事精密工程测量和三维激光扫描技术方面研究.文章编号:２０９５－１９２２(２０１９)０６－１０７４－０８ｄｏｉ:１０.１１７１７/ｊ.ｉｓｓｎ:２０９５－１９２２.２０１９.０６.１５古建筑物三维点云数据去噪方法王㊀岩ꎬ曲金博ꎬ由迎春(沈阳建筑大学交通工程学院ꎬ辽宁沈阳１１０１６８)摘㊀要目的研究ｋ￣ｍｅａｎｓ聚类算法和双边滤波去噪算法ꎬ解决古建筑物在建模中如何减少噪声点的问题.方法使用ｋ￣ｍｅａｎｓ聚类算法对点云数据进行ｋ个集群划分ꎬ选择合适集群ꎬ获得最佳Ｋ值进行点云去噪ꎬ使用双边滤波算法对点云数据进行滤波去噪ꎬ选用Ｆａｎｄｉｓｋ点云数据㊁ｂｕｎｎｙ点云数据㊁沈阳建筑大学古建筑物老校门和八王书院点云数据进行去噪实验.结果选用的仿真模型和古建筑模型经过处理ꎬ点云数据模型表面光滑ꎬ边界特征保持良好.结论所提方法有效地去除了噪声点ꎬ增强了点云数据模型的光滑的和光顺度.关键词ｋ￣ｍｅａｎｓ聚类算法ꎻ双边滤波ꎻ古建筑ꎻ光顺中图分类号ＴＰ３９１ꎻＰ２－０㊀㊀㊀文献标志码Ａ㊀㊀㊀ＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄＤｅｎｏｉｓｉｎｇｏｎｔｈｅ３ＤＭｏｄｅｌｏｆＡｎｃｉｅｎｔＢｕｉｌｄｉｎｇＷＡＮＧＹａｎꎬＱＵＪｉｎｂｏꎬＹＯＵＹｉｎｇｃｈｕｎ(ＳｃｈｏｏｌｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＳｈｅｎｙａｎｇＪｉａｎｚｈｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＳｈｅｎｙａｎｇꎬＣｈｉｎａꎬ１１０１６８)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｄｋ￣ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｂｉｌａｔｅｒａｌｆｉｌｔｅｒｉｎｇｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｌｇｏ￣ｒｉｔｈｍｔｏｓｏｌｖｅｄｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｈｏｗｔｏｒｅｄｕｃｅｎｏｉｓｅｐｏｉｎｔｓｉｎｔｈｅｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆａｎｃｉｅｎｔｂｕｉｌｄｉｎｇｓ.ｋ￣ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄｔｏｄｉｖｉｄｅｋｃｌｕｓｔｅｒｓｏｆｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａꎬｓｅｌｅｃｔｔｈｅａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｃｌｕｓｔｅｒꎬａｎｄｇｅｔｔｈｅｂｅｓｔＫｖａｌｕｅｆｏｒｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄｅｎｏｉｓｉｎｇꎬｕｓｉｎｇｂｉｌａｔｅｒａｌｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｎｄｄｅｎｏｉｓｉｎｇꎬＦａｎｄｉｓｋｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａꎬｂｕｎｎｙｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａꎬｔｈｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａｏｆｔｈｅｏｌｄｓｃｈｏｏｌｇａｔｅａｎｄｔｈｅｋｉｎｇｏｆｅｉｇｈｔａｃａｄｅｍｙｉｎＳｈｅｎｙａｎｇＪｉａｎｚｈｕｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙｗｅｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｆｏｒｔｈｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ.Ｔｈｅｓｅｌｅｃｔｅｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌａｎｄａｎｃｉｅｎｔａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｍｏｄｅｌｈａｖｅｂｅｅｎｐｒｏｃｅｓｓｅｄꎬａｎｄｔｈｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａｍｏｄｅｌｈａｓｓｍｏｏｔｈｓｕｒｆａｃｅａｎｄｇｏｏｄｂｏｕｎｄａｒｙｆｅａｔｕｒｅｓ.Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｍｏｖｅｔｈｅｎｏｉｓｅｐｏｉｎｔｓａｎｄｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓａｎｄｔｈｅｆａｉｒｉｎｇｏｆｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａｍｏｄｅｌ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｋ￣ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍꎻｂｉｌａｔｅｒａｌｆｉｌｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄꎻａｎｃｉｅｎｔｂｕｉｌｄｉｎｇꎻｆａｉｒ㊀㊀随着测绘技术的发展ꎬ三维激光扫描技术在生产㊁生活中的各个方面有着广阔的应第６期王㊀岩等:古建筑物三维点云数据去噪方法１０７５㊀用前景.近年来ꎬ三维激光扫描技术在古建筑物建模㊁修复等方面应用广泛.三维激光扫描仪器获取点云数据时ꎬ不可避免存在噪声点ꎬ这些噪声点将影响模型质量.因此ꎬ在建模之前需要去除这些噪声点.根据三维激光点云数据种类的不同ꎬ点云去噪的方法也不相同.近些年ꎬ国内外学者提出了一些点云去噪的方法ꎬ例如:Ｓ.Ｆｌｅｉｓｈ￣ｍａｎ等[１]将双边滤波引入网格中ꎬ利用双边滤波去噪的效果ꎬ提出各向异性网格保特征去噪算法.Ｋ.Ｂｏｄｄｕｎａ等[２]提出了三维网格消噪算法ꎬ首先利用局部坐标变化滤波器消除损坏点ꎬ再利用各向异性网格保特征去噪算法ꎬ有效地消除了高频噪声.Ｍ.Ｗｅｉ等[３]针对大多网格去噪只利用网格表面的面法向量或定点法向量ꎬ提出两个法向量一致性ꎬ利用一种新方法对两个法向量进行集合ꎬ提出一种用于网格去噪的法向双边滤波算法ꎬ该方法在集合特征多样㊁曲面采样不规则的情况下有良好的质量结果.Ｘ.Ｇｕ等[４]提出一种对点云数据模型的不同特征区域采用不同滤波策略的算法ꎬ将点云模型分为左邻右舍类型区域和突变类型区域ꎬ对不同的特征区域分别采用改进的中值滤波算法和双边滤波算法ꎬ以达到平滑分散点云的目的.该方法保持了点云模型的细节特征ꎬ过程耗时较长.李鹏飞等[５]提出噪声分类去噪算法ꎬ利用统计滤波去除大尺度噪声ꎬ利用快速双边滤波平滑小尺度噪声.该算法提高了计算效率ꎬ但噪声尺度区分不明显.无论是识别噪声类型和去除ꎬ还是点云数据模型光顺ꎬ一直都是关注重点.基于此ꎬ笔者提出基于ｋ￣ｍｅａｎｓ聚类算法对点云数据分类效果明显ꎬ聚类快速的优点ꎬ利用双边滤波算法的保特征性和平滑性对点云数据模型进行处理.通过２组仿真数据验证笔者所提方法的可行性ꎬ并选取实际建筑物点云数据加以论证ꎬ证明该方法的实用性ꎻ研究表明该方法既能分类和去噪ꎬ还能对点云数据模型进行光顺.１㊀三维点云去噪算法１.１㊀ｋ￣ｍｅａｎｓ聚类算法ｋ￣ｍｅａｎｓ聚类算法(ｋ￣ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌ￣ｇｏｒｉｔｈｍ)是一种典型的聚类算法.它在数据处理中常常被用ꎬ因为它简单而且效率也很高[６－８].ｋ￣ｍｅａｎｓ算法的主要限制是集群的数量必须预先确定和固定.选择适当数量的集群非常关键.这需要先验知识了解数据ꎬ或者在最坏的情况下ꎬ猜测集群的数量.当集群的输入个数等于集群的个数时ꎬｋ￣ｍｅａｎｓ算法可以准确地发现所有集群ꎬ如图１所示ꎬ其中集群中心用正方形标记[９].否则ꎬ会得到不正确的聚类结果ꎬ如图２所示.对于与图１相同的数据集ꎬｋ￣ｍｅａｎｓ算法识别对ｋ＝４产生了错误的聚类.当对实际数据进行聚类时ꎬ集群的数量时未知的ꎬ必须进行估计ꎬ为了找到准确的集群数量通常需要重复输入运行.图１㊀ｋ￣ｍｅａｎｓ算法识别ｋ＝３的数据集Ｆｉｇ １㊀Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｄａｔａｓｅｔｏｆｋ￣ｍｅａｎｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｋ＝３１.２㊀双边滤波算法原理１.２.１㊀法向量的估算法向量的准确估算是双边滤波算法处理点云数据质量好坏的重要因素.Ｈ.Ｈｏｐｐｅ等[１０]在表面重建算法中提出了一种主成分分析的方法.Ｙ.Ｗａｎｇ等[１１]在主成分分析的１０７６㊀沈阳建筑大学学报(自然科学版)第３５卷图２㊀ｋ￣ｍｅａｎｓ算法识别ｋ＝４数据集Ｆｉｇ ２㊀Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｄａｔａｓｅｔｏｆｋ￣ｍｅａｎｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｋ＝４基础上提出了自适应法向量估算方法ꎬ该方法可得到非光滑表面特征处的点的准确法向量.因此ꎬ笔者选择文献[１１]的方法来估算法向量.三维激光点云数据ｐ＝{ｐ１ꎬｐ２ꎬ ꎬｐｎ}⊂Ｒ３ꎬ集群中任意点ｐｉ的最近ｋ邻域可表示为Ｎ(ｐｉ).通过在ｐｉ及其ｋ邻域上采用迭代重新加权最小二乘拟合法来定义一个平面Ｌ(ｐｉ)ꎬ该平面近似为局部切平面.拟合平面Ｌ(ｐｉ)表示为Ｌ{ｄｔꎬｎｔ}＝ａｒｇｍｉｎðｋｉ－１ｒｔｉωｄ(ｐｉ)ωｒ(ｒｔ－１ｉ)ωｎ(ｎｔ－１ｉ).(１)式中:ｎ为平面Ｌ(ｐｉ)的法向量ꎻｄ表示点到拟合平面的距离ꎻｔ表示迭代次数.ｒｔｉ＝ｄｔ＋(ｐｉ－ｐｊ)Ｔｎｔꎬ表示点ｐｉ第ｔ次迭代后的拟合残差ꎻωｒ(ｒｉ)＝ｅｘｐ(－(ｒｉσｒ)２)是与拟合残差有关的高斯权函数ꎻωｎ(ｎｉ)＝ｅｘｐ(－ ｎｉ－ｎ /σ２ｎ)为法向量偏差函数ꎻωｄ(ｐｉ)＝ｅｘｐ(－ ｐｉ－ｐｊ /σ２ｄ)为点ｐｉ与其邻域点的距离高斯权重函数.σｒꎬσｎ和σｄ分别是拟合残差㊁法向偏差和距离的带宽.在每个迭代的过程中权重是固定的ꎬ因此式(１)就成为一个约束最小二乘问题ꎬ利用拉格朗日乘数将式(１)简化为求解特征向量的问题.相应的协方差矩阵Ｑ为Ｑ＝ｐｉ－ｐ１－ｕｐｉ－ｐ２－ｕ⋮ｐｉ－ｐｋ－ｕéëêêêêêùûúúúúúＴｐｉ－ｐ１－ｕｐｉ－ｐ２－ｕ⋮ｐｉ－ｐｋ－ｕéëêêêêêùûúúúúú.(２)其中ꎬｕ＝ðωｄ(ｐｉ)ωｒ(ｒｉ)ωｎ(ｎｉ)(ｐ－ｐｉ)ðωｄ(ｐｉ)ωｒ(ｒｉ)ωｎ(ｎｉ).协方差矩阵Ｑ由３个特征向量ｖ０㊁ｖ１和ｖ２组成ꎬ其对应的特征值分别为λ０㊁λ１和λ２ꎬ且λ２ȡλ１ȡλ０.最小特征值的向量为迭代的法向量ꎬ即ｐｉ点的法向量ｎｉ＝ｖ０.各点所得到的法向量方向均不一致ꎬ需调整法向量方向ꎬ将其调整到一致.利用矢量点积的几何意义来调整法向量方向ꎬ法向量点积如式(３)所示.法向量方向调整步骤如下:ｎｉ ｎｊ＝｜ｎｉ｜｜ｎｊ｜ｃｏｓθ.(３)由式(３)可求法向量ｎｉ和ｎｊ为ｐｉ和ｐｊ两点的法向量.根据式(３)判断法向量方向.若ｎｉ ｎｊ<０ꎬ说明ｃｏｓθ<０ꎬ则θ>９０ʎꎬ此时ｎｉ和ｎｊ反向ꎬ应将ｎｊ乘以－１.若ｎｉ ｎｊ>０ꎬ则ｎｉ和ｎｊ同向ꎬ无需调整.１.２.２㊀滤波去噪点云数据边界存在大量特征信息ꎬｋ￣ｍｅａｎｓ聚类算法可以对点云数据进行去噪ꎬ但是不能保证点云特征完整ꎬ因此ꎬ选择双边滤波算法对点云数据进行去噪和光顺[１２－１５].在双边滤波中ꎬ定义点云数据ｐ＝ｐｉ＋α ｎ.(４)式中:ｐ为滤波后的点云数据ꎻｐｉ为原始三维激光扫描点云数据ꎻα为双边滤波因子ꎻｎ为数据点ｐｉ的法向量.点云数据中α的定义为α＝ðｐｊɪＮ(ｐｉ)Ｗｃ( ｐｉ－ｐｊ )Ｗｓ( ‹ｎｉꎬｎｊ›－１ )‹ｐｉ－ｐｊꎬｎｊ›ðｐｊɪＮ(ｐｉ)Ｗｃ( ｐｉ－ｐｊ )Ｗｓ( ‹ｎｉꎬｎｊ›－１ ).(５)第６期王㊀岩等:古建筑物三维点云数据去噪方法１０７７㊀式中:Ｎ(ｐｉ)是数据点ｐｉ的邻域点.光顺滤波权函数定义为Ｗｃ(ｘ)＝ｅｘｐ－ｘ２(２σ２ｃ)[].(６)特征保持权函数定义为Ｗｓ(ｙ)＝ｅｘｐ－ｙ２(２σ２ｓ)[].(７)式(６)㊁(７)均为高斯函数ꎬ参数σｃ和σｓ均为高斯参数.参数σｓ决定点云数据模型的平滑程度ꎬ参数决定点云数据的特征保持效果[１６－１８].２㊀实验结果及分析２.１㊀仿真模型去噪结果分析在Ｍａｔｌａｂ和ＯｐｅｎＧＬ开发平台下实现笔者所提方法ꎬ并进行去噪实验.对Ｆａｎｄｉｓｋ和ｂｕｎｎｙ模型分别应用ｋ￣ｍｅａｎｓ算法㊁双边滤波算法和笔者所提算法进行去噪处理[１６－１８].采用Ｆａｎｄｉｓｋ模型实验的数据结果如图３~图８所示.采用ｂｕｎｎｙ模型实验数据结果如图９~图１４所示.利用２组实验证明笔者所提方法的可行性ꎬ从２组实验中可以看出ꎬｋ￣ｍｅａｎｓ聚类算法去噪后的结果图ꎬ点云数据聚类效果明显ꎬ点云分布也较为均匀ꎬ模型表面平滑ꎬ同时去除了大部分被添加的噪声ꎬ但细节特征保留不好ꎬ边界效果不明显.经过双边滤波方法处理后的结果图ꎬ模型表面光顺ꎬ边界特征明显ꎬ保持了原有的特征.使用笔者方法去噪的结果图ꎬ点云模型表图３㊀原始点云Ｆｉｇ ３㊀Ｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｍｏｄｅｌ面既平滑又光顺ꎬ不仅去除了大量噪声点ꎬ也保持了点云数据模型的特征ꎬ得到了很好的效果.图４㊀原始点云重构光照模型Ｆｉｇ ４㊀Ｔｈｅｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｍｏｄｅｌ图５㊀添加４０ｄｂ噪声的重构光照模型Ｆｉｇ ５㊀Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｗｉｔｈ４０ｄｂｎｏｉｓｅａｄｄｅｄ图６㊀ｋ￣ｍｅａｎｓ聚类去噪结果Ｆｉｇ ６㊀Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｗｉｔｈｋ￣ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ１０７８㊀沈阳建筑大学学报(自然科学版)第３５卷图７㊀双边滤波去噪结果Ｆｉｇ ７㊀Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｗｉｔｈｂｉｌａｔｅｒａｌｆｉｌｔｅｒｉｎｇ图８㊀笔者去噪结果Ｆｉｇ ８㊀Ｔｈｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂｙｔｈｅａｕ￣ｔｈｏｒ图９㊀原始点云Ｆｉｇ ９㊀Ｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｍｏｄｅｌ图１０㊀原始点云重构光照模型Ｆｉｇ １０㊀Ｔｈｅｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｍｏｄｅｌ图１１㊀添加４０ｄｂ噪声的重构光照模型Ｆｉｇ １１㊀Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｗｉｔｈ４０ｄｂｎｏｉｓｅａｄｄｅｄ图１２㊀ｋ￣ｍｅａｎｓ聚类去噪结果Ｆｉｇ １２㊀Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｗｉｔｈｋ￣ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ第６期王㊀岩等:古建筑物三维点云数据去噪方法１０７９㊀图１３㊀双边滤波去噪结果Ｆｉｇ １３㊀Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｗｉｔｈｂｉｌａｔｅｒａｌｆｉｌｔｅｒｉｎｇ图１４㊀笔者去噪结果Ｆｉｇ １４㊀Ｔｈｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂｙｔｈｅａｕｔｈｏｒ２.２㊀三维点云数据建筑物的去噪结果分析笔者选用沈阳建筑大学老校门和八王书院的三维点云数据作为实验数据.对老校门和八王书院模型分别应用ｋ￣ｍｅａｎｓ算法㊁双边滤波算法和笔者所提算法进行去噪处理.图１５为老校门的原始点云数据.图１６为ｋ￣ｍｅａｎｓ聚类去噪结果ꎬ从图中可以看出老校门点云数据部分噪声点被去除.图１７为双边滤波去噪结果ꎬ从图中可以看出去点云数据边界特征保持良好ꎬ老校门边界较为明显.图１８为笔者所提去噪方法的结果ꎬ从图中可以看出去噪后的老校门较原始点云数据更加光滑ꎬ纹理更加清晰ꎬ边界特征明显ꎬ门顶装饰尤为突出ꎻ图１９为八王书院的原始点云数据.图２０为ｋ￣ｍｅａｎｓ聚类去噪结果ꎬ从图中可以看出八王书院点云数据整体变化不大ꎬ仅去除部分点云噪声.图２１为双边滤波去噪结果ꎬ房子整体框架ꎬ窗户等特征边界较为清晰ꎬ内部噪声去除明显ꎬ去噪效果较好.图２２为笔者所提去噪方法去噪后的结果图ꎬ从图中看出房屋整体效果较好ꎬ尤其是八王书院房门㊁柱子㊁窗户等边界较原有数据更加明显ꎬ该方法在去除大量噪声点的同时ꎬ又保证了细节特征保持完好[１９－２０].图１５㊀老校门点云Ｆｉｇ １５㊀Ｔｈｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｏｆｏｌｄｓｃｈｏｏｌｇａｔｅ图１６㊀ｋ￣ｍｅａｎｓ聚类去噪结果Ｆｉｇ １６㊀Ｔｈｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｗｉｔｈｋ￣ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅ￣ｒｉｎｇ１０８０㊀沈阳建筑大学学报(自然科学版)第３５卷图１７㊀双边滤波去噪结果Ｆｉｇ １７㊀Ｔｈｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｗｉｔｈｂｉｌａｔｅｒａｌｆｉｌｔｅ￣ｒｉｎｇ图１８㊀笔者去噪结果Ｆｉｇ １８㊀Ｔｈｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂｙｔｈｅａｕ￣ｔｈｏｒ图１９㊀八王书院点云Ｆｉｇ １９㊀Ｔｈｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｏｆｔｈｅｋｉｎｇｏｆｅｉｇｈｔａｃａｄ￣ｅｍｙ图２０㊀ｋ￣ｍｅａｎｓ聚类去噪结果Ｆｉｇ ２０㊀Ｔｈｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｗｉｔｈｋ￣ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅ￣ｒｉｎｇ图２１㊀双边滤波去噪结果Ｆｉｇ ２１㊀Ｔｈｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｗｉｔｈｂｉｌａｔｅｒａｌｆｉｌｔｅ￣ｒｉｎｇ图２２㊀笔者去噪结果Ｆｉｇ ２２㊀Ｔｈｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂｙｔｈｅａｕ￣ｔｈｏｒ３㊀结㊀论笔者所提方法融合了ｋ￣ｍｅａｎｓ聚类算法和双边滤波算法的优点ꎬ对点云数据进行去噪处理.经过实验分析ꎬ该方法能够有效的消除点云中的噪声点ꎬ又能够较好的保持点云的特征信息.对于不同的噪声点云模型ꎬ也能有较好的去噪结果.该方法为后期的点云处理和模型重建提供了保证.第６期王㊀岩等:古建筑物三维点云数据去噪方法１０８１㊀参考文献[１]㊀ＦＬＥＩＳＨＭＡＮＳꎬＤＲＯＲＩＩꎬＣＯＨＥＮ￣ＯＲＤ.Ｂｉｌａｔｅｒａｌｍｅｓｈｄｅｎｏｉｓｉｎｇ[Ｊ].ＡＣＭｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎｇｒａｐｈｉｃｓꎬ２００３ꎬ２２(３):９５０－９５３. [２]㊀ＢＯＤＤＵＮＡＫꎬＳＩＤＤＡＶＡＴＡＭＲ.Ａｎｅｘｐｅｄｉｔｉｏｕｓｄｅｃｉｓｉｏｎｂａｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｈｉｇｈａｍｐｌｉｔｕｄｅｎｏｉｓｅｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎｆｒｏｍ３Ｄｍｅｓｈｅｓ[Ｃ]//Ｒｅｇｉｏｎ１０Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ(ＴＥＮＣＯＮ).[Ｓ.ｌ.]:ＩＥＥＥꎬ２０１６:３６０５－３６０９. [３]㊀ＷＥＩＭꎬＹＵＪꎬＰＡＮＧＷＭꎬｅｔａｌ.Ｂｉ￣ｎｏｒｍａｌｆｉｌｔｅｒｉｎｇｆｏｒｍｅｓｈｄｅｎｏｉｓｉｎｇ[Ｊ].ＩＥＥＥｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄｃｏｍｐｕｔｅｒｇｒａｐｈｉｃｓꎬ２０１４ꎬ２１(１):４３－５５. [４]㊀ＧＵＸꎬＬＩＵＹꎬＷＵＱ.Ａｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｓｃａｔｔｅｒｅｄｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｂａｓｅｄｏｎｃｕｒｖａｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ[Ｊ].Ｊｏｕｒｎａｌｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＆ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｓｃｉｅｎｃｅꎬ２０１５ꎬ１２(２):５２５－５３２.[５]㊀李鹏飞ꎬ吴海娥ꎬ景军锋ꎬ等.点云模型的噪声分类去噪算法[Ｊ].计算机工程与应用ꎬ２０１６ꎬ５２(２０):１８８－１９２.㊀(ＬＩＰｅｎｇｆｅｉꎬＷＵＨａｉｅꎬＪＩＮＧＪｕｎｆｅｎｇꎬｅｔａｌ.Ｎｏｉｓｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｍｏｄｅｌ[Ｊ].Ｃｏｍｐｕｔｅｒｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓꎬ２０１６ꎬ５２(２０):１８８－１９２.) [６]㊀周悦ꎬ贾雪松ꎬ张东伟ꎬ等.基于层次聚类和人工免疫的无监督结构故障分类算法[Ｊ].沈阳建筑大学学报(自然科学版)ꎬ２０１４(２):３７４－３７８.㊀(ＺＨＯＵＹｕｅꎬＪＩＡＸｕｅｓｏｎｇꎬＺＨＡＮＧＤｏｎｇｗｅｉꎬｅｔａｌ.Ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｄａｍａｇｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｎｄａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｍｍｕｎｅｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇｊｉａｎｚｈｕｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(ｎａｔｕｒａｌｓｃｉｅｎｃｅ)ꎬ２０１４(２):３７４－３７８.) [７]㊀刘玉梅ꎬ杨文波ꎬ马运涛.基于ＨＣＳ方法融合高时空遥感数据的玉米种植面积提取[Ｊ].沈阳建筑大学学报(自然科学版)ꎬ２０１７ꎬ３３(２):３１４－３２２.㊀(ＬＩＵＹｕｍｅｉꎬＹＡＮＧＷｅｎｂｏꎬＭＡＹｕｎｔａｏ.Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｍａｉｚｅｐｌａｎｔｉｎｇａｒｅａｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｈｉｇｈｓｐａｔｉａｌ￣ｔｅｍｐｏｒａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａｂｙＨＣＳｆｕｓｉｏｎ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇｊｉａｎｚｈｕｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(ｎａｔｕｒａｌｓｃｉｅｎｃｅ)ꎬ２０１７ꎬ３３(２):３１４－３２２.)[８]㊀高寒.基于点云的大豆植株三维重建[Ｄ].大庆:黑龙江八一农垦大学ꎬ２０１８.㊀(ＧＡＯＨａｎ.Ｔｈｒｅｅ￣ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｓｏｙｂｅａｎｐｌａｎｔｓｂａｓｅｄｏｎｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ[Ｄ].Ｄａｑｉｎｇ:ＨｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇＢａｙｉＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ２０１８.)[９]㊀ＣＨＥＮＨꎬＨＥＣ.Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｂｉｌａｔｅｒａｌｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｒｉｇｏｎｏｍｅｔｒｉｃｆｕｎｃｔｉｏｎ[Ｊ].Ｊｏｕｒｎａｌｏｆｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｓｉｎｓｃｉｅｎｃｅｓａｎｄｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬ２０１８ꎬ１８(３):６２７－６３６. [１０]ＨＯＰＰＥＨꎬＤＥＲＯＳＥＴꎬＤＵＣＨＡＭＰＴꎬｅｔａｌ.Ｓｕｒｆａｃｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｒｏｍｕｎｏｒｇａｎｉｚｅｄｐｏｉｎｔｓ[Ｊ].ＡＣＭｓｉｇｇｒａｐｈｃｏｍｐｕｔｅｒｇｒａｐｈｉｃｓꎬ１９９２ꎬ２６(２):７１－７８.[１１]ＷＡＮＧＹꎬＦＥＮＧＨＹꎬＤＥＬＯＲＭＥＦ ꎬｅｔａｌ.Ａｎａｄａｐｔｉｖｅｎｏｒｍａｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｓｃａｎｎｅｄｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓｗｉｔｈｓｈａｒｐｆｅａｔｕｒｅｓ[Ｊ].Ｃｏｍｐｕｔｅｒ￣ａｉｄｅｄｄｅｓｉｇｎꎬ２０１３ꎬ４５(１１):１３３３－１３４８.[１２]ＪＵＮＳ.Ｔｗｏ￣ｓｔａｇｅｐｏｉｎｔ￣ｓａｍｐｌｅｄｍｏｄｅｌｄｅｎｏｉｓｉｎｇｂｙｒｏｂｕｓｔｅｌｌｉｐｓｏｉｄｃｒｉｔｅｒｉｏｎａｎｄｍｅａｎｓｈｉｆｔ[Ｃ]//２０１３ＴｈｉｒｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍＤｅｓｉｇｎａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ(ＩＳＤＥＡ２０１３).[Ｓ.ｌ.]:ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙꎬ２０１３:１５８１－１５８４.[１３]ＣＨＥＮＨꎬＳＨＥＮＪ.Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇｏｆｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａｆｏｒｃｏｍｐｕｔｅｒ￣ａｉｄｅｄｄｅｓｉｇｎꎬｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬａｎｄｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ[Ｊ].Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｗｉｔｈｃｏｍｐｕｔｅｒｓꎬ２０１８ꎬ３４(３):５２３－５４１. [１４]杨焕宇.面向虚拟现实的三维点云数据处理关键技术研究[Ｄ].上海:东华大学ꎬ２０１６.㊀(ＹＡＮＧＨｕａｎｙｕ.Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆ３Ｄｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｆｏｒｖｉｒｔｕａｌｒｅａｌｉｔｙ[Ｄ].Ｓｈａｎｇｈａｉ:ＤｏｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ２０１６.) [１５]孙钰科.三维激光点云数据的处理及应用研究[Ｄ].上海:上海师范大学ꎬ２０１８.㊀(ＳＵＮＹｕｋｅ.Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆ３Ｄｌａｓｅｒｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａ[Ｄ].Ｓｈａｎｇｈａｉ:ＳｈａｎｇｈａｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ２０１８.)[１６]李仁忠ꎬ杨曼ꎬ冉媛ꎬ等.基于方法库的点云去噪与精简算法[Ｊ].激光与光电子学进展ꎬ２０１８ꎬ５５(１):０１１００８.㊀(ＬＩＲｅｎｚｈｏｎｇꎬＹＡＮＧＭａｎꎬＲＡＮＹｕａｎꎬｅｔａｌ.Ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｎｄｓｉｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｍｅｔｈｏｄｌｉｂｒａｒｙ[Ｊ].Ｌａｓｅｒ＆ｏｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓｐｒｏｇｒｅｓｓꎬ２０１８ꎬ５５(１):０１１００８.)[１７]ＫＩＭＪＵꎬＫＡＮＧＨＢ.ＬｉＤＡＲｂａｓｅｄ３ＤｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇＣＣＤｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ[Ｃ].ＩＥＥＥＴｈｉｒｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＢｉｇＤａｔａ.Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ:[ｓ.ｎ.]ꎬ２０１７:１７０１－１７５０. [１８]苏志勋ꎬ栗志扬ꎬ王小超.基于法向修正及中值滤波的点云平滑[Ｊ].计算机辅助设计与图形学学报ꎬ２０１０ꎬ２２(１１):１８９２－１８９８.㊀(ＳＵＺｈｉｘｕｎꎬＬＩＺｈｉｙａｎｇꎬＷＡＮＧＸｉａｏｃｈａｏ.Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇｏｆｐｏｉｎｔｓａｍｐｌｅｄｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｎｏｒｍａｌｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｍｅｄｉａｎｆｉｌｔｅｒｉｎｇ[Ｊ].Ｊｏｕｒｎａｌｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒａｉｄｅｄｄｅｓｉｇｎ＆ｃｏｍｐｕｔｅｒｇｒａｐｈｉｃｓꎬ２０１０ꎬ２２(１１):１８９２－１８９８.) [１９]苏本跃ꎬ马金宇ꎬ彭玉升ꎬ等.基于Ｋ￣ｍｅａｎｓ聚类的ＲＧＢＤ点云去噪和精简算法[Ｊ].系统仿真学报ꎬ２０１６ꎬ２８(１０):２３２９－２３３４.㊀(ＳＵＢｅｎｙｕｅꎬＭＡＪｉｎｙｕꎬＰＥＮＧＹｕｓｈｅｎｇꎬｅｔａｌ.ＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＲＧＢＤｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｎｄｓｉｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＫ￣ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ[Ｊ].Ｊｏｕｒｎａｌｏｆｓｙｓｔｅｍｓｉｍｕｌａｔｉｏｎꎬ２０１６ꎬ２８(１０):２３２９－２３３４.)[２０]ＲＵＳＵＲＢꎬＣＯＵＳＩＮＳＳ.３Ｄｉｓｈｅｒｅ:ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｌｉｂｒａｒｙ(ＰＣＬ)[Ｃ]//ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＲｏｂｏｔｉｃｓａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ.[Ｓ.ｌ.]:ＩＥＥＥꎬ２０１１.(责任编辑:刘春光㊀英文审校:范丽婷)。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
三维激光扫描技术的广泛应用推动了三维点云数据的快速发展。
由于三维激光扫描的工作原理，其扫描结果不可避免地包含了各种噪声。
在三维点云数据处理中，这些噪声会严重干扰几何分析、拓扑分析和机器视觉等应用。
因此，精确和高效地去除三维点云噪声已成为当前三维点云数据处理领域的研究热点之一。
本文将针对三维激光点云数据去噪领域的研究现状进行综述，并对目前主流的去噪算法进行比较和评价。
1. 去噪算法的基本思路
去噪算法是三维点云数据预处理的重要环节，其主要的基本思路是根据样本点集中的局部结构信息，通过分析和利用样本点的统计特性以及点间的空间关系，从点云数据中准确地提取信息，同时去除无用或者错误的点。
当前主流的三维点云去噪算法主要包括：基于滤波的方法、基于采样的方法、基于形态学的方法、基于数据拟合的方法等。
下面分别进行介绍。
2. 基于滤波的方法
基于滤波的方法是三维点云去噪中应用最广泛的一种方法。
这种方法的基本原理是使用不同的滤波器对点云数据进行处理，以实现去除噪声点的目的。
其中，最常用的滤波器包括：中值滤波、高斯滤波、均值滤波等。
这些方法本质上是利用一些滤波器对点云数据进行平滑处理，进而达到去除噪声的目的。
在基于滤波的点云去噪方法中，当滤波器的尺寸选择小于噪声点集的尺寸时，就能够去除噪声点。
但是这种方法的缺点是去除噪点的同时往往会损失真实数据点，从而影响三维模型的后续处理和分析。
3. 基于采样的方法
基于采样的方法是三维点云去噪的另一种重要方法。
这种方法的基
本原理是通过子采样的方式对点云数据进行降采样处理，进而减少数据
点数量和数据噪声。
当前最常用的采样方法包括：基于体积的采样方法
和基于网格的采样方法。
基于体积的采样方法使用定长区间的球状体进
行采样，可以有效地去除噪声点，保留数据点较好，但是无法生成完整
的三维模型。
基于网格的采样方法则使用网格覆盖点云数据，从而获取
采样点云，去除噪声的同时还能够维持足够的数据点数量，生成较为完
整的三维模型。
4. 基于形态学的方法
基于形态学的方法相对于前两种方法，在去除噪声的同时，还可以
保留更多的数据信息。
这种方法的基本思想是基于形态学理论，用一些
形态学算子进行操作，去除噪声点并保留真实数据点，从而实现三维点
云去噪的目的。
这种方法的优点是具有良好的局部结构保持能力。
其中
最常用的形态学算子包括：膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。
此外，近
年来，基于数学形态学的方法也广泛应用于三维点云去噪领域，而且取
得了不错的效果。
5. 基于数据拟合的方法
基于数据拟合的方法是一种通过对点云数据进行全局分析的去噪方法，其基本思想是通过拟合出点云数据的数学模型，去除噪声点并保留
数据点。
这种方法的优点是可以同时去除点云中所有的噪声点。
但是其
缺点也比较明显，如模型参数的选择会对去噪效果产生较大的影响，而
且其拟合模型的复杂度也影响着算法的效率和鲁棒性。
6. 去噪算法的评价
当前三维点云去噪算法各具特色，但从实际应用效果和效率来看，
基于形态学的去噪方法较为优秀。
其次，基于采样的方法是最主流的一
种算法，该方法的优点在于其能够生成较为完整的三维模型。
但此类算
法存在的一个问题是，其采样率相对比较低，会导致少量的数据点丢失。
此外，基于滤波和数据拟合的方法也被用于三维点云去噪，但其效果和鲁棒性较为受限，只适用于局部去噪的场景。
综上所述，当前三维点云去噪算法还有较大的改进和优化的空间，需要根据不同的应用场景选择相应的算法进行研究和开发。