【摘 要】
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提出了一种快速去除散乱点云数据表面噪声和离群点的鲁棒滤波算法.应用核密度估计聚类方法,通过Mean-Shift迭代过程将每一个采样点"漂移"到核密度估计函数的局部最大值点,该
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2005AA420240);江苏省科技攻关资助项目(BE2005014);南京市医学科技发展计划资助项目(ZKX0420);南京市科技发展计划资助项目(200504022)
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提出了一种快速去除散乱点云数据表面噪声和离群点的鲁棒滤波算法.应用核密度估计聚类方法,通过Mean-Shift迭代过程将每一个采样点"漂移"到核密度估计函数的局部最大值点,该最大值点确定了点云数据的聚类中心并能准确逼近原始曲面,使点云曲面收敛为一个稳定的三维数字模型.算法中的似然估计函数充分考虑了散乱点的法矢方向,因此不仅可以去除不同幅度的噪点,还可以用简单的阈值条件很容易地检测出离群点的聚类,从而实现了点云数据的高效快速光顺去噪.
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