DBSCAN聚类和改进的双边滤波算法在点云去噪中的应用

DBSCAN聚类和改进的双边滤波算法在点云去噪中的应用

论文摘要

采用基于密度的DBSCAN聚类算法对点云数据进行去噪处理,然后通过改进的双边滤波方法进行光顺处理实现点云平滑效果,最终的结果不仅有效去除了噪声点,还保留了点云模型的特征。以沈阳民国时期代表性的建筑——沈阳金融博物馆为试验模型进行试验,结果表明:通过DBSCAN聚类算法处理后得到的点云数据,再经改进的双边滤波处理所得到的数据远远比原点云数据直接运用改进的双边滤波处理得到的数据精度高,点云去噪效果更好。

论文目录

  • 1 三维点云去噪算法
  •   1.1 DBSCAN聚类算法原理
  •   1.2 双边滤波算法原理
  •     1.2.1 双边滤波方法
  •     1.2.2 双边滤波方法改进
  • 2 本文方法
  • 3 试验结果及分析
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 曲金博,王岩,赵琪

    关键词: 聚类算法,双边滤波方法,噪声点,点云,密度

    来源: 测绘通报 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 自然地理学和测绘学,无线电电子学

    单位: 沈阳建筑大学交通工程学院

    基金: 国家自然科学基金(51774204)

    分类号: P225.2;TN713;TN219

    DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0358

    页码: 89-92

    总页数: 4

    文件大小: 1136K

    下载量: 329

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