【摘 要】
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针对传统点云去噪算法在去除噪声时易造成模型特征失真的问题,提出一种各向异性扩散滤波的三维散乱点云平滑去噪算法.首先采用张量投票算法计算采样点的张量矩阵,并求解其特
【机 构】
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河北工业大学河北省机器人感知与人机融合重点实验室
【基金项目】
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国家自然基金委员会与中国民用航空局联合基金(U1433117);中国民航科技重大专项(MHRD2013004);2018河北省研究生创新资助项目(CXZZSS2018024);河北省自然科学基金(F2017202243);空间智能控制技术重点实验室开放基金(ZDSYS-2017-08)
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针对传统点云去噪算法在去除噪声时易造成模型特征失真的问题,提出一种各向异性扩散滤波的三维散乱点云平滑去噪算法.首先采用张量投票算法计算采样点的张量矩阵,并求解其特征值和特征向量;然后根据采样点的几何特征设计扩散张量的特征值,保证在不同特征方向的扩散速率能自适应调整;最后将重构的扩散张量与三维各向异性扩散滤波方程相结合,构造了点云滤波模型用于点云去噪.对不同含噪点云模型进行去噪的实验结果表明,该算法在点云去除噪声的同时,可以有效地保持原始模型的特征信息,避免了模型的过光顺.
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