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基于频率直方图的K邻域稀疏离群点移除算法
作者单位:;1.贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室
摘    要:在点云预处理阶段,传统的基于k邻域的稀疏离群点移除算法尚存在一些不足。在点云的处理过程中,关于k邻域的大小以及所要滤去的稀疏离群点的噪声阈值方面,没有给出合理的选取方案。通过对散乱点云传统k近邻稀疏离群点移除算法的分析与研究,提出一种基于k邻域平均距离的频率直方图的分析方法,对传统基于k邻域的离群点移除算法进行了改进。通过该方法可以有效选取合理的k值与噪声阈值。该方法通过对散乱点云设置依次增大的k值,生成k邻域平均距离的统计直方图,分析统计直方图来确定k邻域值的适当大小。针对适当的k值,选取合理的噪声阈值对其进行去噪处理。通过这种方法,为稀疏离群点移除算法中k值和噪声阈值的选取提供了理论依据,提高了点云搜索效率的同时有效防止了离群点的过度删除。

关 键 词:散乱点云  稀疏离群点  k近邻  直方图  密度特征

K-NEAREST NEIGHBORS SPARSE OUTLIER REMOVAL ALGORITHM BASED ON FREQUENCY HISTOGRAM
Abstract:
Keywords:
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