[发明专利]一种基于空间密度和聚类的分步点云噪声去除方法有效

专利信息
申请号: 201910125531.6 申请日: 2019-02-20
公开(公告)号: CN109934120B 公开(公告)日: 2021-04-23
发明(设计)人: 惠振阳;胡海瑛;程朋根;王乐洋;聂运菊 申请(专利权)人: 东华理工大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 武汉维创品智专利代理事务所(特殊普通合伙) 42239 代理人: 余丽霞
地址: 344000*** 国省代码: 江西;36
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摘要: 发明公开了一种基于空间密度和聚类的分步点云噪声去除方法,包括:S1,抽取点云数据总量预设比例的点云计算其点云密度,作为整个点云数据的平均密度,统计其r×r×r立方体空间中点云平均数量Q,将Q作为空间密度去噪法密度阈值的参考值,并定义阈值O;S2,遍历点云数据中的每一个点,求取该点的r×r×r立方体空间中的点云数量K,若K小于阈值O,则判定为点状噪声点并去除;若K大于等于阈值O,则保留,以获得去除了点状噪声点的初次去噪点云数据;S3,对初次去噪点云数据进行聚类,读取点云数据集合;S4,统计每个集合中的点云数量M,若M小于参考值Q,则判定为簇状噪声点并去除;若M大于等于参考值Q,则保留以得到最终去噪结果。本发明能够同时滤除点状噪声和簇状噪声。
搜索关键词: 一种 基于 空间 密度 分步 噪声 去除 方法
【主权项】:
1.一种基于空间密度和聚类的分步点云噪声去除方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,抽取点云数据总量预设比例的点云计算其点云密度,将该点云密度作为整个点云数据的平均密度,统计其r×r×r立方体空间中点云平均数量Q,将Q作为空间密度去噪法密度阈值的参考值,并根据该参考值定义阈值O;S2,遍历点云数据中的每一个点,求取该点的r×r×r立方体空间中的点云数量K,若K小于阈值O,则判定为点状噪声点并去除;若K大于等于阈值O,则保留,以获得去除了点状噪声点的初次去噪点云数据;S3,对上述初次去噪点云数据进行聚类,读取点云数据集合;S4,统计每个集合中的点云数量M,若M小于参考值Q,则判定为簇状噪声点并去除;若M大于等于参考值Q,则保留以得到最终去噪结果。
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