【摘 要】
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针对采集的原始三维点云数据存在噪声、表面不光滑不利于后期三维重建的问题,提出一种自适应密度聚类与双边滤波融合的三维点云去噪平滑方法.该方法首先对点云模型进行自适应
【机 构】
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西北农林科技大学信息工程学院,西北农林科技大学机械与电子工程学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划项目(2013AA102304),第56批中国博士后科学基金项目(2014M562457).
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针对采集的原始三维点云数据存在噪声、表面不光滑不利于后期三维重建的问题,提出一种自适应密度聚类与双边滤波融合的三维点云去噪平滑方法.该方法首先对点云模型进行自适应密度聚类分析,根据聚类结果删除模型中的噪声点;然后再计算采样点的k 邻域,并求得利用k 邻域构造采样点所在平面的法矢,进而得到双边滤波因子,以对点云模型进行平滑.实验结果表明,该算法能有效识别并去除噪声,并对点云模型进行平滑,同时还能保持原始模型的特征信息.
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