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针对Kinect等深度相机扫描获取的点云数据数量庞大、噪声较多的问题,提出一种特征保持的点云去噪和精简算法.使用K-D树快速分类点云;通过曲率估计算法得到局部曲面的曲率值;使用K-means聚类算法对点云进行聚类,对每个类中的点,根据点到聚类中心的欧式距离和邻近点曲率变化判断是否为噪声点;通过保持特征的点云精简算法实现对点云数据的简化.实验结果显示,算法快速有效,对于去除大量外部噪声有良好效果,且精简后的点云数据保持了原始点云特征.