基于噪声分类的双边滤波点云去噪算法

针对三维点云数据模型在去噪光顺中存在不同尺度噪声的问题,提出一种基于噪声分类的双边滤波点云去噪算法。该算法首先将噪声细分为大尺度和小尺度噪声,并使用统计滤波结合半径滤波对大尺度噪声进行去除;然后对三维点云数据进行曲率估计,并对现有点云双边滤波进行改进,增强其鲁棒性和保特征性;最后使用改进的双边滤波对小尺度噪声进行光顺,实现三维点云数据模型的去噪、光顺。与单独使用双边滤波、Fleishman双边滤波相比,改进算法在三维点云数据模型光顺平均误差指标上分别降低了50.53%和21.67%。实验结果表明,该改进算法对噪声进行尺度的细分既提高了计算效率,又避免了过光顺和细节失真,较好地保持模型中的几何特征。     

点云模型的噪声分类去噪算法

针对三维点云模型数据在去噪平滑过程中存在的不同尺度噪声和算法计算耗时问题,提出了点云模型的噪声分类去噪算法。该算法根据噪声点分布特性,将其分为大尺度和小尺度噪声,先利用统计滤波结合半径滤波去除大尺度噪声;然后使用快速双边滤波对小尺度噪声进行平滑,实现点云模型的去噪和平滑。与传统的双边滤波相比,利用快速双边滤波对点云模型数据进行平滑,有效地提高了计算效率。实验结果表明,该算法对点云噪声进行快速平滑去除的同时又能有效地保持被扫描物体的几何特征。     

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。     

采用密度k-means和改进双边滤波的点云自适应去噪算法

采用相移结构光测量系统得到的三维点云,不可避免存在噪声.通过密度k均值(k-means)聚类算法将点云分为大尺度噪声点和小尺度噪声点,设定邻域大小以及点的数量来去除孤立噪声点;使用类内距离和类间距离的比值作为评价函数,得到最佳聚类数去除小片噪声点云;对于混杂在真实点云中的小尺度噪声点,采用鲁棒性更强的改进型双边滤波器进行点云光顺.实验验证表明:采用基于密度k-means和改进双边滤波结合的点云去噪算法可以有效去除各类噪声点,保持点云特征,相比平均曲率算法和基于特征选择的双边滤波算法,去噪效率分别提高了24％和16％.     

基于形态学算子的各向异性扩散去噪方法

针对相干增强扩散模型采用高斯线性滤波做图像预处理的不足,及扩散张量特征值的选取不适合平坦区域的去噪,易在平坦区域产生虚假边缘,文中提出了一个基于形态学算子的各向异性扩散去噪方法.该方法首先利用形态学闭开算子代替高斯滤波做预处理,然后结合二阶方向导数设计结构张量,且依据自适应的梯度阈值设计扩散张量的特征值.数值实验结果表明,改进后的方法在有效去除噪声的同时,还能很好地保持图像的细节特征和消除平坦区域的虚假边缘     

应用于三维点云数据去噪的改进C均值算法

针对三维激光扫描仪采集到的点云数据中离群点不易区分和去噪难度大的问题,提出了一种改进的C均值算法。通过分析三维点云数据特征,在传统C均值算法中引入模糊聚类权重因子,降低类内距离和拉大类间距离,有效增强了离群点特征以降低识别难度。进而将识别出的噪声分类别处理,利用改进的C均值算法去除大尺度噪声,构造双边滤波算法去除小尺度噪声数据。与密度聚类算法、正交整体最小二乘平面拟合和基于特征选择的双边滤波点云去噪等算法相比,去噪准确度分别提升了7.3%、6.5%和6.0%,实验结果表明该算法可以有效去除大尺度噪声并能较好地保留有效数据。     

一种新的三维点云模型去噪光滑算法研究

提出一种三维点云模型的去噪光滑算法。该算法根据密度滤波和点法矢量信息对离群噪声点进行去除;再利用张量投票算法和数据点的近邻点在其最小二乘平面上投影的分布均匀性检测出模型的边界特征,并对特征实现加强操作;最后,采用双边滤波对模型表面进行光滑。实验表明,该算法能有效地对模型进行去噪光滑处理,且由于对模型边界特征进行了保留与加强,从而避免了模型光滑操作对模型特征造成损害的问题。     

几何特征保持的文物点云去噪算法

三维激光扫描是一种快速获取高精度点云的新技术,但由于受物体本身的构造、粗糙程度、纹理以及测量环境等因素的影响,获取的点云数据大多存在孤立的噪声点。针对文物点云数据模型中复杂噪声难以去除的问题,提出一种几何特征保持的点云去噪算法。首先通过栅格划分删除点云中的大尺度噪声;然后定义点云中数据点的曲率因子和密度因子,并通过对其加权构造模糊C均值聚类（Fuzzy C-means clustering, FCM）的目标函数;最后采用该特征加权FCM算法删除小尺度噪声,从而实现点云的去噪处理。实验结果表明,该几何特征保持的去噪算法对文物点云数据具有良好的去噪效果,是一种有效的点云去噪算法。     

各向异性点模型去噪算法

提出一种点模型的各向异性去噪算法．三维扫描仪获取的点模型不可避免地附有噪声，而去噪算法的目标是在对具有大规模教据量的点模型进行快速处理的同时,保持模型固有的几何特征针对这两个标准提出算法，首先通过局部邻域主元分析估计采样点的法向和曲率等内蕴几何量，并充分考虑采样点的空间分布以及内蕴几何量之间的关系，应用Gaussian核函数来各向异牲地扩散噪声信号，达到快速去噪和光顺点模型的目的.实验结果和对比数据表明,所提出的算法简单而高效．     

改进的二阶总广义变分图像去噪算法

为了有效地去除含噪图像中的噪声,克服总变分（TV）去噪易于导致阶梯效应的缺陷,提出了一种改进的二阶总广义变分（TGV）的图像去噪方法。介绍了二阶TGV的理论基础,在二阶TGV中引入了各向异性扩散张量,利用张量函数引导扩散,获得了新的去噪模型,最后提出了一种扩展了的原始-对偶算法对新模型进行数值求解。新模型充分结合了二阶TGV作为正则项自动平衡了一阶和二阶导数项,以及张量函数的各向异性扩散,有效突出边缘结构的特性。实验结果表明,该方法在有效地去除含噪图像中噪声的同时,避免了阶梯效应,增强了对原始图像中边缘结构的保持。     

基于全向声呐的引水隧洞点云模型去噪方法研究

三维重建技术逐渐成为引水隧洞运营期安全检测的关键手段。而受隧洞特殊水文环境噪声、数据采集设备噪声以及载体运动噪声等影响,采集的点云数据不可避免的会遭受到噪声干扰,导致有用信息缺乏,不利于三维重建的进行。因此,该文提出了基于声呐数据特征点的点云去噪算法,实现隧洞点云数据的去噪。首先,该文依据引水隧洞声呐点云数据的特点,定义视觉距离和视角向量特征参数;其次,通过耦合视角向量与点云法向量估计点云漂移向量,并使用核函数方法估计视角距离参数的概率密度分布从而计算漂移距离;最后,采用漂移算法在保持点云模型特征的同时实现噪声的滤波。实验结果表明,该文提出的算法在去除隧洞点云模型数据噪声的同时能很好的保持引水隧洞模型的细节特征,为后续隧洞病害的检测提供高精度点云数据模型。     

各向异性滤波算法在地震曲率属性中的应用

在曲率属性计算之前需要对图像进行去噪预处理,传统的图像滤波方法在去除噪声的同时会破坏边缘、线条、纹理等图像特征,而基于偏微分方程的P-M模型在平滑过程中会出现块效应.针对这些问题,提出了一种基于张量扩散的各向异性滤波的预处理方法.通过定义散布矩阵来获得丰富的图像局部结构信息,然后利用这些结构来控制扩散过程,以便实现图像的更好滤波.理论分析和实验结果表明,相较于一些常规的图像滤波算法,各向异性滤波得到的曲率属性效果更清晰、质量更高.     

基于改进各向异性的水平集医学图像去噪

针对成像复杂、噪声突出的医学图像在去除噪声的同时模糊边缘特征的现象,提出了基于改进的各向异性的水平集去噪模型。在水平集去噪模型的基础上,加入了改进的各向异性扩散因子,其中改进的各向异性扩散因子采用了中值滤波平滑后的梯度模替换原始图像的梯度模,对于医学图像中大量的斑点噪声更加有效,并保留了图像的边缘信息。基于Matlab平台对改进算法进行了验证,实验表明,基于改进各向异性的水平集算法在有效去除噪声的同时,非但没有模糊边缘特征,相反地起到增强边缘信息的效果。改进算法优于各向异性算法和中值滤波等算法,提高了图像的信噪比,降低了图像的均方误差,保留了更多细节信息,使得医学图像更好地用于诊断,以及后续的分割等处理。     

基于正交投影约束的点模型去噪

传统点云消噪算法会削弱曲面特征.为此,提出一种基于正交投影约束的点模型去噪算法.利用移动最小二乘曲面投影的思想,根据采样点与其在MLS曲面上正交投影点之间的关系构建移动距离权重函数,为防止模型收缩,给出曲率权重函数,通过双边滤波器确定滤波方向,结合移动距离权因子与曲率权因子确定采样点滤波距离.实验结果表明,该算法在消除点云噪声的同时,能保持点云高频结构特征,避免模型的收缩和顶点漂移.     

基于区域生长的非结构巷道点云去噪方法

目前针对地下巷道点云去噪研究未完全满足巷道点云的特殊去噪需求,尤其是在狭长、密闭且复杂的地下巷道环境中,未能充分应对管壁附属物、粉尘和人为噪声等因素造成的挑战。通过分析井下非结构场景和传感器误差,考虑行人、移动设备和管网带来的噪声,提出一种基于区域生长的非结构巷道点云去噪方法。利用三维激光扫描技术获得井下巷道场景的3D点云信息,并分析其中由于井下非结构场景和传感器误差造成的异常点,以及行人、移动设备和风/水管网形成的噪声特点;利用k维树（kd-tree）构建点云的拓扑关系,选取适当的种子节点和生长准则,设定合适的曲率和角度阈值,通过区域生长算法实现巷道点云的有效分割,去除未加入分割区域的离群点云;根据噪声特点,基于巷道点云区域分割结果进一步去噪优化。试验结果表明：对于巷道中存在行人、设备等特征的情况,建议将区域生长算法的角度阈值设定为10°左右,曲率阈值设定为3左右;在实际应用中,应平衡数据量的减少与去噪效果,以确保数据处理的有效性,同时提高数据质量;采用基于区域生长的非结构巷道点云去噪方法进行去噪时,点云数量减少幅度介于SOR滤波器和低通滤波器之间,能有效移除行人、设备等噪声。     

基于三维激光扫描的树木点云三维建模

利用三维激光扫描得到的树木枝干点云数据为数据源,利用拉普拉斯算法对三维点云数据进行噪声去除工作,对去噪后的数据采用Delaunay三角网生长算法,构建点云数据的三角网格模型.     

改进的各向异性扩散图像去噪算法

图像去噪是图像处理中的重要环节,经典的图像去噪算法,如中值滤波、高斯滤波和加权平均滤波等,去噪效果都不是很理想。传统方法在去除噪声的同时,会使图像的边缘也变得模糊。偏微分方程(PDE)是近年比较流行的图像处理方法,它具有各向异性的特点,在去除噪声的同时,能很好地保持图像的边缘。基于现有算法,提出了一种改进的去噪算法。将传统P-M算子中的固定边缘阈值改为随梯度模变化的自适应阈值,并结合图像结构张量构造一个扩散函数。在图像平坦区,改进的P-M模型具有各向同性的特点,有利于平滑噪声;而在图像边缘处,该模型只沿切线方向扩散,有利于保护图像细节。试验表明,改进的P-M模型能很好地改善图像去噪效果,同时也能很好地保持图像的边缘。     

基于局部方差改进的超声图像各向异性扩散去噪算法

针对各向异性扩散算法不能有效区分强噪声和弱边缘的缺点,提出了一种基于图像局部统计特征改进的算法。该算法在对图像进行各向异性扩散去噪的过程中,使用梯度阈值找到图像中灰度变化较大的点,再通过计算局部方差和局部去心方差的差值判断该点是否为噪声点,若是噪声点则使用均值滤波处理。对仿真图像和临床超声图像的实验结果表明:与传统的各向异性扩散算法相比,改进的算法在图像去噪和特征保留的能力上得到了良好的提升。     

改进的图像恢复张量扩散模型

受噪声的影响,图像的局部梯度特征很难被准确地估计,这影响了非线性扩散方法的滤波效果.根据影响视觉效果的2个低层次局部特征——相位一致性和梯度,提出一种各向异性张量扩散模型.首先结合梯度信息提出了极大相位一致性方向投影的散度矩阵;其次构造一种改进的张量扩散模型,并给出了相应的离散差分格式和算法流程.通过数值实验,验证了文中模型在计算效率、客观量化和视觉效果方面的有效性.     

阈值寻优的高保真各向异性滤波模型

在各向异性扩散滤波方法中,边缘检测的准确性对滤波结果有重要的影响.为了增强图像滤波的效果,提出一种阈值寻优的高保真各向异性滤波方法.首先用小波变换提取图像的高频部分,在高频部分用二阶微分量曲率模值来反映局部信息,避免将图像的尖峰、角点误认为噪声,保护图像的尖峰、角点等细节信息;然后用最小均方算法设计阈值,进一步控制扩散强度,建立新的各向异性滤波模型;最后用建立的新模型对提取的高频部分进行处理,对处理后的高频系数和原来的低频系数进行小波重构,得到去噪后的图像.实验结果表明,文中方法去噪性能优异,较好地保持了图像细节;另外,该方法的运行时间较短,有利于实际应用,是一种理想的方法.