10.3969/j.issn.1000-386x.2016.10.033
一种聚类与滤波融合的点云去噪平滑方法
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。
点云去噪、自适应密度聚类、k邻域、双边滤波、特征保持
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TP3(计算技术、计算机技术)
国家高技术研究发展计划项目2013AA 102304；第56批中国博士后科学基金项目2014M562457。
2016-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
148-152
