论文摘要
目的研究k-means聚类算法和双边滤波去噪算法,解决古建筑物在建模中如何减少噪声点的问题.方法使用k-means聚类算法对点云数据进行k个集群划分,选择合适集群,获得最佳K值进行点云去噪,使用双边滤波算法对点云数据进行滤波去噪,选用Fandisk点云数据、bunny点云数据、沈阳建筑大学古建筑物老校门和八王书院点云数据进行去噪实验.结果选用的仿真模型和古建筑模型经过处理,点云数据模型表面光滑,边界特征保持良好.结论所提方法有效地去除了噪声点,增强了点云数据模型的光滑的和光顺度.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王岩,曲金博,由迎春
关键词: 聚类算法,双边滤波,古建筑,光顺
来源: 沈阳建筑大学学报(自然科学版) 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 建筑科学与工程,计算机软件及计算机应用
单位: 沈阳建筑大学交通工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(51774204)
分类号: TU-87;TP311.13
页码: 1074-1081
总页数: 8
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