基于特征选择的双边滤波点云去噪算法  

Bilateral filtering denoise algorithm for point cloud based on feature selection

作　　者：曹爽[1,2,3] 岳建平[1] 马文[1,2] 

机构地区：[1]河海大学地球科学与工程学院,南京210098 [2]南京信息工程大学遥感学院,南京210044 [3]江西省数字国土重点实验室,抚州344000

出　　处：《东南大学学报（自然科学版）》2013年第A02期351-354,共4页Journal of Southeast University：Natural Science Edition

基　　金：江西省数字国土重点实验室开放基金资助项目(DLLJ201315)

摘　　要：为了去除与真实点混合在一起的噪声并更好地保留特征,将点云噪声分为3类,将其中与真实点混合在一起的数据点称为第3类噪声点,利用改进的双边滤波算法去除该类噪声点.首先,利用邻域点判断该点属于特征点还是非特征点;然后,根据不同范围的点云来计算特征点和非特征点的双边滤波因子,实现基于特征选择的双边滤波点云去噪.利用该算法对手持三维激光扫描仪获得的盒子及工业构件的激光点云数据进行平滑去噪处理.结果表明,所提算法在去除噪声的同时可以有效保持被扫描物体的特征,避免出现因双边滤波不能兼顾邻域点特征而产生的过度光顺现象.In order to remove the noise mixed with the real points and retain characteristics, the noise points are divided into three categories, among which the ones mixed with the real points are called as the third category noise points. By using the improved bilateral filtering algorithm, this kind of points can be removed. First, the points are judged to be feature points or non-feature points

关 键 词：点云去噪 双边滤波 特征选择 曲率 

分 类 号：P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程]