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。     

基于体素化网格下采样的点云简化算法研究

针对三维点云数据冗余量大、重建时间长、效率低等问题,提出一种基于体素化网格下采样的点云简化算法。该算法首先求出点云数据集的最小三维长方体包围盒,把点云数据划分进三维体素栅格中去;其次计算点云的k邻域,进行曲面法向量估计;然后,在三维体素栅格中选择满足要求的数据点,实现点云下采样;最后,调用Power Crust对下采样点云数据进行曲面重建,在三维可视化类库Visualization Toolkit(VTK)进行显示。实验结果表明,该算法能够加快三维点云数据的重建速度,较好地保持了点云特征,提高曲面重建的效率和鲁棒性,适合实时处理。     

基于VTK的三维点云曲面重建研究

针对三维点云数据重建效率低、不能实时交互等问题,利用鲁棒性强的Power Crust算法和三维可视化类库Visualization Toolkit (VTK)的良好并行机制与强大的图像处理能力,实现了三维点云数据曲面快速重建.该算法使用Power Crust对三维点云进行曲面重建,接着对得到的网格进行线性调整、简化和平滑,最后引入VTK进行渲染、绘制、显示,并实时交互.实验结果表明,该算法可以加快散乱点云数据的重建速度,较好地保持了点云数据的拓扑结构,提高了曲面重建的精确性和鲁棒性,且交互性强,适合实时处理.