發(fā)布時間：2019-05-12 03:36

【摘要】：針對基于二維圖像重建出的帶有離群點和噪聲的三維點云模型,提出了一種基于鄰域擴展聚類的去噪算法。通過數(shù)據(jù)點之間的歐氏距離以及相鄰位置關(guān)系的可傳遞性,搜索每個數(shù)據(jù)點的鄰域,然后對所有點進行聚類劃分,從而檢測和濾除點云模型中的離群點。重點討論了點云鄰域擴展聚類的概念和方法、如何利用基于動態(tài)網(wǎng)格劃分法快速搜索點的鄰域。解決了點云模型周圍孤立及密集分布的離群點檢測和濾除問題,提高了傳統(tǒng)k-近鄰等算法對于點云數(shù)據(jù)的去噪效率。仿真實驗結(jié)果表明,該算法可有效濾除點云模型中孤立和密集分布的離群點。
[Abstract]:......
【作者單位】： 云南師范大學(xué)信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61262070,61462097)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2475073