一种自适应双边滤波点云去噪算法

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目前双边滤波算法的空间方差σ_s和灰度方差σ_r凭借经验预先设定参数。然而,人工设置参数往往取值不合理,以致出现噪声不能滤除或者不同区域存在降噪和保留边缘特征之间矛盾的现象。文中提出一种自适应参数选择的双边滤波点云去噪算法,该算法首先为每个采样点建立k-邻域,然后以该点处的微切平面为视平面,在该视平面上利用目标尺度信息实现空间方差σ_s局部自适应取值,从而实现双边滤波算法自适应以保留更多的边缘特征。实验结果表明,所提出的方法滤波效果较传统双边滤波在边缘特征细节失真方面明显提高。
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