【摘 要】
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介绍一种有效发现和去除三维数据噪声方法,它既能改善去除噪声的效果,又能保持特征信息。该方法是一种两阶段噪声数据处理方法。该方法首先通过密度聚类将数据分类为正常簇集合、疑似簇集合、异常簇集合,然后利用正常簇集合中的点对疑似簇集合中各点进行投票判断,最终得到一个合理的三维点云数据模型。实验结果证明,该方法能够有效去除制造类工件模型的三维点云数据中的噪声数据,同时能良好保持模型表面的特征,加快处理效率。
【机 构】
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东华大学计算机科学与技术学院,美国密歇根大学蒂尔伯恩分校计算机与信息科学系
【基金项目】
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上海市教育委员会科研创新项目（12ZZ060）
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介绍一种有效发现和去除三维数据噪声方法,它既能改善去除噪声的效果,又能保持特征信息。该方法是一种两阶段噪声数据处理方法。该方法首先通过密度聚类将数据分类为正常簇集合、疑似簇集合、异常簇集合,然后利用正常簇集合中的点对疑似簇集合中各点进行投票判断,最终得到一个合理的三维点云数据模型。实验结果证明,该方法能够有效去除制造类工件模型的三维点云数据中的噪声数据,同时能良好保持模型表面的特征,加快处理效率。
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