基于频率直方图的K邻域稀疏离群点移除算法

发布时间：2017-06-11 00:06

  本文关键词：基于频率直方图的K邻域稀疏离群点移除算法，由笔耕文化传播整理发布。

【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。
【作者单位】： 贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室;
【关键词】： 散乱点云 稀疏离群点 k近邻 直方图 密度特征
【基金】：贵州省科技厅工业攻关项目(黔科合GZ字[2012]3017) 贵州省科学技术基金项目(黔科合J字LKS[2011]9号) 贵州省经济和信息化委员会项目(1158)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言 随着激光扫描仪的发展,其在3D打印、文物保护与修复、建筑物变形检测、地形监测、影视制作等诸多领域均有广泛的应用,对点云处理的需求也是逐年增加。点云去噪是点云预处理中很重要的环节。点云数据的去噪与特征保持是相互矛盾的,去噪问题依然是计算机图形学中热门的研

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本文编号：440312