基于噪声分类的双边滤波点云去噪算法
来源：计算机应用杂志2015年第8期北京时间：
作者：袁华, 庞建铿, 莫建文
单位：桂林电子科技大学 信息与通信学院, 广西 桂林 541004
摘要：针对三维点云数据模型在去噪光顺中存在不同尺度噪声的问题,提出一种基于噪声分类的双边滤波点云去噪算法。该算法首先将噪声细分为大尺度和小尺度噪声,并使用统计滤波结合半径滤波对大尺度噪声进行去除;然后对三维点云数据进行曲率估计,并对现有点云双边滤波进行改进,增强其鲁棒性和保特征性;最后使用改进的双边滤波对小尺度噪声进行光顺,实现三维点云数据模型的去噪、光顺。与单独使用双边滤波、Fleishman双边滤波相比,改进算法在三维点云数据模型光顺平均误差指标上分别降低了50.53%和21.67%。实验结果表明,该改进算法对噪声进行尺度的细分既提高了计算效率,又避免了过光顺和细节失真,较好地保持模型中的几何特征。
关键词：点云去噪,双边滤波,统计滤波,半径滤波,尖锐特征
基金资助：广西自然科学基金资助项目(2013GXNSFDA019030,2013GXNSFAA019331,2012GXNSFBA053014,2012GXNSFAA053231,2014GXNSFDA118035);广西教育厅项目(201202ZD040);桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目(GDYCSZ201453)。
