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题名改进邻域漂移的多假设检验点云降噪
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作者
时志鹏
冯肖维
赵一平
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机构
上海海事大学物流工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期276-286,共11页
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基金
国家自然科学基金(61503241)。
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文摘
在获得三维点云数据时,由于仪器、环境、算法等原因,不可避免地会使获得的点云数据带有噪声,而点云数据所携带的噪声将影响后续的点云处理效果。为了抑制三维点云数据中的噪声,同时保留其不同程度的特征,提出一种改进邻域漂移的多假设点云降噪方法。首先,利用邻域点和法向双张量投票法进行特征描述;接着,利用非参数估计构建转移概率函数,并使用核回归方法对新的采样点进行权重计算,在此基础上运用粒子滤波实现邻域漂移,经过多次迭代得到非局部邻域;然后,通过多假设检验法确定不同特征点处的多个法向,并通过加权平均获得最终法向;最后,采用多假设检验的方法分别对特征点和非特征点进行滤波,产生多个候选点并使用目标函数进行优化,从而对点云模型进行降噪。利用所提方法与RIMLS、EAR、L1、PointNet方法对相同噪声模型进行恢复,并对恢复模型与原模型进行误差分析,结果表明,所提方法的平均降噪精度相比RIMLS、EAR和L1方法分别提高了38.1%、41.3%和12.4%,与PointNet相比约降低2.9%,但是所提方法无须进行数据库训练且可调参。
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关键词
点云降噪
张量投票
邻域漂移
非参数估计
核回归
多假设检验
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Keywords
point cloud noise reduction
tensor voting
neighborhood drift
nonparametric estimation
kernel regression
multi-hypothesis test
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于邻域漂移的点云法向估计算法研究
被引量：1
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作者
张杰
刘建
王茜微
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机构
辽宁师范大学数学学院
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出处
《辽宁师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2021年第1期13-20,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61702245,62076115)。
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文摘
随着三维激光扫描仪的改进和普及,获取三维点云数据的方式越来越方便.法向量作为点云数据不可或缺的属性之一,在诸多算法中具有重要作用.由于受到噪声、离群点、非均匀采样等因素的影响,准确快速估计尖锐特征点的法向量仍然是具有挑战性的.提出基于邻域漂移的点云法向估计算法,实现准确快速地对尖锐特征点的法向进行估计.首先,对当前点的近邻点构造其邻域,所有近邻点所对应的邻域构成候选邻域集.利用协方差分析对候选邻域进行评价,并选取最优邻域用于最终的法向估计.实验结果表明本算法在法向估计的质量上与前沿算法持平,在运行速度上与传统PCA算法相近,可以最大程度兼顾法向质量与计算速度.
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关键词
快速法向估计
尖锐特征
邻域漂移
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Keywords
fast normal estimation
sharp feature
shifted neighborhood
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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