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针对三维激光扫描仪获取到的点云数据存在的多尺度混合噪声将严重影响后续的三维模型重建的问题,提出了一种基于改进的密度峰值聚类算法(DPC)和特征分区的点云去噪算法。首先通过改进的DPC算法去除远离点云主体的大尺度噪声;然后利用主成元分析法(PCA)和曲面变分获取点云法矢及曲率信息,同时采用邻域传播法调整法矢方向并根据曲率对点云进行划分,对特征区域点云与平坦区域点云分别采取自适应双边滤波和正交整体最小二乘平面拟合的方法进行光顺去噪。实验结果表明:在包含混合噪声的bunny与block模型下,利用该算法去噪后点云数据最大误差分别为0.235 mm和0.157 mm,平均误差分别为0.029 mm和0.009 mm,均能取得较好的去噪效果,且降低了去噪参数设置的复杂性。 相似文献
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提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的点云曲面去噪算法.该算法主要分为两步:噪声点定位和噪声点滤波.首先针对点云曲面构建一个PCNN神经网络,各个神经元的外部刺激值由邻近点的几何位置差异和法向差异构成,利用神经元输出的自适应点火捕获特性,实现了噪声点的定位;而后针对点云曲面中的噪声点,基于网格光顺中双边滤波的思想,实现噪声点的滤波,对于非噪声点,则保持原有的几何位置不变.实验结果表明,由于区分了噪声点和非噪声点,该算法较传统的点云曲面去噪算法能更加有效的去除噪声的同时并保持模型的几何特征. 相似文献
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为了提高激光雷达点云去噪效果,提出双尺度算法。首先通过张量投票矩阵将激光雷达点云进行初步去噪;接着动态半径滤波对大尺度噪声去噪,有效提升滤波精度和算法效率;然后改进双边滤波算法对小尺度点云噪声去噪,权值系数对点云平滑处理,同时能获得点云细节特征;最后给出了算法流程。实验显示本文算法能够去除不同尺度的噪声,去噪后的点云模型能够保留细节处的几何特征,评价指标较优。 相似文献
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快速非局部均值滤波图像去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
针对非局部平均(NLM)去噪算法复杂度过高,滤波过程中对图像信号产生过度平滑的问题,提出一种基于高斯主成分分析的快速NLM去噪算法。该方法首先对所有像素点的邻域进行高斯滤波降低噪声干扰,提高主成分分析的准确度,降低分解结果的维度,进而提高NLM算法中的块匹配效率和准确性,为提高去噪效果奠定基础。虽然该方法在NLM前加入了高斯预滤波和主成分分析,但是由于有效的降维,整体算法复杂度较传统NLM仍有减少,且算法性能有所提高。实验表明与传统的NLM算法相比,本文所提出的新算法不仅降低了计算复杂度,而且可以产生更好的去噪效果。 相似文献
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相对于传统阈值型和全波形激光雷达,光子计数激光雷达具有高密度、高分辨率、高穿透性等优势,然而光子计数激光雷达所获得的光子点云数据具有较多的背景噪声及干扰噪声,为准确识别目标上的有效光子信号,采用合适的光子滤波方法很有必要。目前主要存在的滤波方法有基于直方图统计去噪、基于局部距离统计去噪、基于密度的噪声空间聚类(DBSCAN)去噪等。为了解这些方法对山地和水体区域的适用性,选用机载多波束试验激光雷达分别对这些方法进行比较与分析。实验结果表明,3种去噪方法都可以准确提取有效的光子点云,其中直方图统计方法对于地形平坦区域和水体的去噪效果明显优于地形起伏区域,局部距离统计和DBSCAN的去噪效果受地形变化影响较小,且DBSCAN对山地数据的去噪效果最佳。用去噪精确度、去噪召回率和F1指标对这3种方法的去噪结果进行定量比较。3种方法对于山地区域内的有效光子去噪精度分别为0.9342、0.9524、0.9669,对于水体区域的有效光子去噪精度分别为0.9981、0.9492、0.9349。 相似文献
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新型星载光子计数雷达可获取地面及地面目标的高精度三维信息,但是其测量精度受噪声影响较大。针对在背景噪声不一致及坡度较大区域自动化提取单光子激光数据信号较为困难的难题,文中提出基于多特征自适应的单光子点云去噪算法,有别于传统圆形或椭圆形滤波核,选择更加符合单光子点云数据特征的平行四边形滤波核,分别通过坡度、空间密度、噪声率等多特征自适应识别信号。选择位于青藏高原冰川区域坡度较大且地形破碎的ICESat-2单光子点云数据,开展点云去噪试验和验证,通过与ATL03、ATL08官方去噪结果对比,文中算法在背景噪声水平不一致和大坡度区域具有更优的性能。 相似文献
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机载LiDAR点云数据滤波是LiDAR数据后处理过程中的关键步骤。在分析三角网滤波与曲面拟合滤波特点的基础上,提出了一种由粗到精的处理思想用于LiDAR点云数据滤波。该方法通过强阈值三角网算法进行II类误差优先的粗分类,获取可靠性较高的初始地面点,以粗分类结果作为先验信息进行种子点选取,引入总体最小二乘算法完成曲面拟合,设置自适应阈值实现不同区域灵活处理,最终得到较为精细的地面模型。使用ISPRS测区数据及Niagara数据进行实验,与经典滤波算法及传统曲面拟合方法进行对比,实验结果证明,该方法较传统算法能够得到更加可靠的滤波结果,对各种地形的适应性较强,具备较高的实用价值。 相似文献
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为了解决目前复杂环境下电力线提取精度及鲁棒性低的问题,提出了一种基于激光点云的电力线自动提取方法。通过主成分分析确定输电线路的主方向,将长距离输电走廊划分为多个空间网格,以应对地形起伏变化时植被点云对提取算法的干扰;再通过一种自顶向下的全新滤波算法剔除每个空间网格的地物点,根据点云密度分布差异实现电力线和电塔的自动分离;另外, 提出半径搜索算法对分离后的结果进行处理,得到单条电力线的激光点云数据。结果表明,所提出的方法对电力线的提取精度高达99.69%,针对不同连接塔型和不同地形都具有很好的鲁棒性。该研究在输电通道空间结构的自动分析领域以及智能巡检领域具有良好的工程应用价值。 相似文献
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利用车载激光雷达获取铁路沿线环境信息对于保障行车安全具有重要意义。但是激光雷达采集到的点云数据受设备及环境因素影响,会产生大量的噪声干扰,这些噪声严重影响后续的感知和监测任务。为此,本文提出了一种面向铁路场景的大规模点云高效去噪方法。该方法提出了一种新颖的网格投影策略,对大规模铁路点云数据进行高效的降维降采样处理。然后,设计了基于GPU的改进聚类加速算法,快速识别离群的噪声数据。最后综合设计多策略融合方法,有效地去除噪声数据。所提方法充分利用铁路场景前向运动的特点,对点云数据进行基于网格化的时空压缩,同时利用GPU加速聚类算法的矩阵运算,实现了实时高效的铁路场景大规模点云去噪算法。实验结果表明,所提方法不仅能够提高去噪的性能,而且处理效率得到了极大提升。 相似文献
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针对医学图像在采集传输等过程中易受噪声污染,且目前多数去噪方法对混合噪声去噪效果不好,影响三维重构精度的问题,提出了基于自适应三维分数阶积分和中值滤波结合的混合噪声去除方法。首先介绍了几种传统方法在去除混合噪声中的不足,然后基于三维图像梯度信息提出了三维分数阶积分的自适应分数阶阶数,利用分数阶积分和中值滤波的各自优点,将两者结合对混合噪声去噪,并提出了基于混合去噪的边缘曲面追踪算法。实验结果和数据分析表明,提出的混合去噪方法能够从噪声污染的医学图像切片中追踪出高精度边缘曲面,与传统去噪方法相比,具有更好的去噪效果。 相似文献
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分焦平面式(DoFP)偏振成像探测器通过集成式微偏振阵列实现偏振信息的实时获取。然而由于成像过程中存在噪声,对后续的偏振图像去马赛克超分辨、场景偏振信息解算产生了严重影响。基于主成分分析(PCA)提出一种时空自适应DoFP视频数据去噪算法,对于每个待去噪的DoFP图像块,在其局部时空邻域内选取相似的图像块,然后利用主成分分析对其去噪。该算法充分利用DoFP视频数据的时空信息构建训练样本,且块匹配过程无需采用运动估计,可直接用于DoFP视频数据去噪。进一步提出基于双边滤波的残余噪声去除算法,从而得到更好的去噪效果。通过模拟与真实数据对所提算法进行实验验证,结果证明:所提算法可有效抑制噪声,在相同测试条件下,所提算法优于现有算法。 相似文献