基于密度聚類和投票判別的三維數(shù)據(jù)去噪方法.pdf

1、三維掃描技術(shù)被廣泛使用在逆向工程、文物保護、工業(yè)生產(chǎn)、刑事偵查、三維傳真等領(lǐng)域。點云數(shù)據(jù)就是指由掃描得到的以點的形式記錄的數(shù)據(jù)，每一個點對應(yīng)一個三維坐標(biāo)。三維掃描過程中儀器本身的誤差或是掃描過程中外界因素會引入異常點至點云數(shù)據(jù)中，若不及時去除異常點會造成較大的實驗誤差。本文針對工件三維掃描獲得的點云預(yù)處理方法中去除異常點這一問題進行研究。
　　三維掃描數(shù)據(jù)中的異常點分為離散異常點和非離散異常點兩類。離散異常點的檢測相對比較容易，但

2、是非離散異常點的判定需要更多判斷條件，計算量和算法復(fù)雜度隨之增加。目前的處理算法普遍存在處理流程復(fù)雜、處理時間較長、適用性較差等缺點。
　　本文提出一種兩階段異常點處理方法。第一階段是面向于離散異常點，根據(jù)數(shù)據(jù)點分布的稀疏程度判定，通過聚類將數(shù)據(jù)簇分為正常簇集合、疑似簇集合、異常簇集合。第二階段是面向于非離散異常點，判斷的標(biāo)準(zhǔn)是與擬合曲面的貼近程度，利用正常簇集合中的點對疑似簇集合中各點進行鄰近點的投票判斷，根據(jù)疑似點到擬合曲面的

3、距離并遵從少數(shù)服從多數(shù)的原則決定疑似點是否為真正的異常點，最終去掉所有異常點并且保留所有的正常點，得到一個合理的三維點云數(shù)據(jù)模型。
　　為了實驗和查看去噪算法各階段處理結(jié)果，本文利用Eclipse和OPENGL開發(fā)了一個數(shù)據(jù)去噪處理程序，包括點云獲取、處理、顯示、存儲四個模塊，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的導(dǎo)入、數(shù)據(jù)處理、圖像展示和數(shù)據(jù)導(dǎo)出功能。最后對幾組真實的工件掃描數(shù)據(jù)集進行處理，驗證論文所提出的方法既可以有效去除工件模型三維點云數(shù)據(jù)中的異常點，