基于前向查找和均值漂移的点模型鲁棒降噪算法

针对点模型提出了基于前向查找和均值漂移两种鲁棒统计方法的滤波算法。前向查找算法根据残差图自动检测离群点,并将输入的点云数据划分为多个不带离群点的最优局部降噪邻域。对局部邻域进行加权协方差分析,估计出该邻域的最小二乘拟合平面。在局部邻域内估计采样点的核密度函数并通过均值漂移算法计算它的局部最大值点,核密度函数的局部最大值点确定了点云数据的聚类中心并能准确逼近采样点曲面,将每一个采样点漂移到密度函数的局部最大值点,使点云曲面收敛为一个稳定的三维数字模型。实验结果表明,本文的算法是鲁棒的,能在有效剔除点模型表面噪声的同时较好地保持模型表面的尖锐特征。