[发明专利]点云噪声的去除方法、去噪系统、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种点云噪声的去除方法，其特征在于，所述方法包括：

获取点云数据；

确定所述点云中的异常点，并将所述异常点删除；

确定删除所述异常点后的所述点云中的噪声点，并将所述噪声点删除；

所述确定删除所述异常点后的所述点云中的噪声点，并将所述噪声点删除的步骤，具体包括：

将所述点云分解为多个点云块，再将每个所述点云块分解为多个面片；

拟合出每个所述面片的拟合曲面，计算任一所述面片中每一点到所述拟合曲面的距离，形成所述拟合曲面的距离向量；

将所述面片建为无向图，并得到所述无向图的图拉普拉斯矩阵；

根据所述拟合曲面的距离向量和所述图拉普拉斯矩阵建立优化方程，并对所述优化方程求解，得到最优距离向量；

将所述最优距离向量与所述拟合曲面的距离向量进行比较，若绝对差值大于预设差值，则将所述点确定为所述噪声点，并对所述噪声点进行删除；

其中，所述拟合曲面为z＝f(x,y)，所述优化方程为所述最优距离向量为q为所述拟合曲面的距离向量，L为所述图拉普拉斯矩阵，I为单位矩阵，τ₁、τ₂为参数。

2.根据权利要求1所述的点云噪声的去除方法，其特征在于，所述确定所述点云中的异常点，并将所述异常点删除的步骤，具体包括：

设置初始距离；

确定以所述点云中的任一点为中心，所述初始距离为半径的范围内的点的数量；

若所述数量小于预设值，则将所述点被确定为所述异常点，并对所述异常点进行删除。

3.根据权利要求1所述的点云噪声的去除方法，其特征在于，所述计算任一所述面片中每一点到所述拟合曲面的距离，形成所述拟合曲面的距离向量的步骤，包括：

获取任一所述面片上每一所述点在x0y平面上的投影点，计算所述投影点到所述点的距离，根据所述投影点到所述点的距离选取预设步长；

根据所述预设步长在所述拟合曲面上对应地确定多个曲面点，分别计算所述点到每个所述曲面点的距离，将所述点到所述曲面点的距离中最小的距离作为所述点到所述拟合曲面的距离；

由每个所述点到所述拟合曲面的距离形成所述拟合曲面的距离向量；

其中，p_i(x_i,y_i,z_i)为所述点的坐标，p'_i(x_i,y_i,z'_i)为所述投影点的坐标，z'_i＝f(x_i,y_i)，d＝‖z_i-z'_i‖为所述投影点到所述点的距离，d/l为所述预设步长，l∈Z⁺，多个所述曲面点为

4.根据权利要求3所述的点云噪声的去除方法，其特征在于，所述将所述面片建为无向图，并得到所述无向图的图拉普拉斯矩阵的步骤，具体包括：

将所述面片上的每一所述点作为顶点，将所述拟合曲面的距离向量作为顶点属性；

将所述面片建为无向图，根据第一计算公式计算连接所述顶点之间的边的权重；

对于任一所述顶点，选取所述顶点的多个所述边的权重中权重值由小到大的预设数量的顶点作为所述顶点的邻居点；

保留所述邻居点对应的所述边的权重，将剩余的所述边的权重置0，将所有所述边的权重作为矩阵元素形成所述无向图的带权邻接矩阵，并根据第二计算公式计算度矩阵；

将所述度矩阵与所述带权邻接矩阵的差值作为所述无向图的图拉普拉斯矩阵；

其中，所述第一计算公式为w_i,j＝exp(-β‖q_i-q_j‖²)，w_i,j为连接顶点i与顶点j的边的权重，β为参数，所述第二计算公式为D_i,j为所述度矩阵。