地面三维激光点云去噪算法研究

地面三维激光点云去噪算法研究

论文摘要

随着三维激光扫描技术的推广与应用,该技术已广泛应用于工业、航天、医学、影视、考古等多个领域,点云数据的获取及其处理算法的研究进展也越来越受到国内外学者们的关注。通过三维激光扫描仪获取的点云数据,不仅储存信息丰富,而且结构简单并易于操作,适合表达表面特征复杂及几何形状不规则的物体。然而,受扫描设备的精度、操作者的经验、外界环境因素等影响,点云数据中不可避免地存在噪声,严重影响点云配准、特征提取、曲面重建、可视化等后续应用处理。点云去噪可削弱这种影响,并对三维点云应用处理有重要基础意义。本文主要以地面三维激光扫描仪获取的点云为研究对象,对其去噪过程进行了深入的研究,主要内容如下:(1)总结了激光点云噪声的不同类型以及产生噪声的原因,同时阐释了几种常见的去噪算法原理,并通过对比实验讨论了去噪滤波算法之间的平滑去噪效果。(2)针对现有双边滤波算法存在的弊端,提出了一种改进的双边滤波光顺去噪算法。该算法通过在法向量估计质量改进的基础上提高了在平滑过程中噪点位置调整的可靠性。同时在点邻域的选取上增加了子约束条件,不仅实现了孤点等较大尺度噪声的去除,而且在增强其鲁棒性与保特征性的同时提高了算法平滑处理的效率。通过对比改进前后的双边滤波算法实验效果,验证了改进的双边滤波算法的优越性。(3)提出了一种基于超体素分割的点云去噪算法。该算法首先依据八叉树对点云进行划分形成体素数据,在此基础上定义了一种新的相似性度量特征描述算子,并以此为依据进行聚类进一步形成超体素数据。然后,将超体素模式化为节点,构建点云最小生成树。最后,根据最小树形成的拓扑索引关系进行凸边生长探测噪点来实现点云的去噪。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  •   1.1 研究背景及意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •   1.3 主要研究内容和文章结构
  • 第二章 点云去噪相关理论基础
  •   2.1 三维激光点云数据分析
  •   2.2 点云拓扑关系构建
  •   2.3 点云噪声处理方法
  •   2.4 点云法向量及曲率估计
  •   2.5 K-means聚类算法
  •   2.6 最小树生成算法
  •   2.7 本章小结
  • 第三章 一种改进的双边滤波点云平滑算法
  •   3.1 引言
  •   3.2 双边滤波点云平滑算法及其缺陷
  •   3.3 改进的点云双边滤波算法
  •   3.4 实验结果及分析
  •   3.5 本章小结
  • 第四章 基于超体素分割的点云去噪方法
  •   4.1 引言
  •   4.2 体素数据以及体素化
  •   4.3 基于超体素分割的点云去噪方法
  •   4.4 实验结果及分析
  •   4.5 本章小结
  • 结论与展望
  •   总结
  •   展望与不足
  • 参考文献
  • 致谢
  • 附录A (攻读硕士学位期间发表学术论文情况)
  • 附录B (攻读硕士学位期间参与的主要科研项目)
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 白慧鹏

    导师: 廖中平

    关键词: 点云去噪,点云分割,双边滤波,特征保留,超体素,最小生成树

    来源: 长沙理工大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 物理学,自然地理学和测绘学,无线电电子学

    单位: 长沙理工大学

    分类号: P225.2;TN249

    DOI: 10.26985/d.cnki.gcsjc.2019.000192

    总页数: 63

    文件大小: 4771K

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