[发明专利]一种基于自适应隐式移动最小二乘的结构化点云去噪方法有效
| 申请号： | 201711422135.7 | 申请日： | 2017-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN108010002B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 冯结青;唐逸之 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T17/00 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应隐式移动最小二乘的结构化点云去噪方法，包括以下步骤：步骤1，根据深度值自适应确定结构化点云中每个三维点在二维矩阵结构中的邻域窗口大小；步骤2，对于每个三维点，根据该点的邻域窗口大小查找邻域点，通过主元分析估算该点的法向；步骤3，依次以每个三维点为中心，利用该点的邻域点及邻域点的法向，定义局部隐函数；步骤4，利用定义的局部隐函数构造隐式局部曲面，沿视线方向优化求解每条视线与局部隐式曲面的交点。本发明能对结构化点云去噪并保证点数据在深度相机模型下的透视变换不变性，具有运算速度快，去噪后点数据分布均匀，对深度不连续和噪声随深度变化等问题鲁棒性高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 移动 最小 结构 化点云去噪 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于自适应隐式移动最小二乘的结构化点云去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据深度值自适应确定结构化点云中每个三维点在二维矩阵结构中的邻域窗口大小；步骤2，对于每个三维点，根据该点的邻域窗口大小查找邻域点，通过主元分析估算该点的法向；步骤3，依次以每个三维点为中心，利用该点的邻域点及邻域点的法向，定义局部隐函数；步骤4，利用定义的局部隐函数构造隐式局部曲面，沿视线方向优化求解每条视线与局部隐式曲面的交点。
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