混合滤波与改进双边滤波的点云去噪算法

激光扫描获取的曲面零件点云中包含的噪声点将影响零件的曲面拟合精度.提出了一种根据噪声分类分步降噪及光顺方法，利用kd tree结合K-means聚类算法去除离群点噪声，引入采样点曲率改进双边滤波因子，对非离群点噪声进行光顺.利用该方法对液力变矩器导轮叶片点云进行去噪，并与利用三坐标测量机接触式测量获得的叶片局部测量结果配准比较.实验结果表明，70%以上的接触式扫描测量点与利用本文方法去噪后的叶片点云之间的偏差在±10μm之间.表明该方法可以很好地保留扫描物体的几何特征，获得的点云模型能够满足后续模型重建的精度要求.     

古建筑物三维点云数据去噪方法

目的研究k-means聚类算法和双边滤波去噪算法,解决古建筑物在建模中如何减少噪声点的问题.方法使用k-means聚类算法对点云数据进行k个集群划分,选择合适集群,获得最佳K值进行点云去噪,使用双边滤波算法对点云数据进行滤波去噪,选用Fandisk点云数据、bunny点云数据、沈阳建筑大学古建筑物老校门和八王书院点云数据进行去噪实验.结果选用的仿真模型和古建筑模型经过处理,点云数据模型表面光滑,边界特征保持良好.结论所提方法有效地去除了噪声点,增强了点云数据模型的光滑的和光顺度.     

鲁棒的模糊C均值和点云双边滤波去噪

提出了一种将模糊C均值(FCM)聚类算法与双边滤波方法结合进行三维点云数据的去噪算法.该算法首先用模糊C均值聚类算法对大尺度噪声进行去除,并对小尺度噪声进行一定程度的光顺;然后用点云双边滤波器对小尺度噪声进行光顺.该算法将噪声分成大尺度和小尺度分步处理,不需迭代计算,提高了计算效率,也避免了光顺过程中产生过光顺问题.实验结果表明,本文方法可以在较好地保留尖锐特征的同时,有效地去除噪声.     

散乱点云去噪算法的研究与实现

提出了一种快速去除散乱点云数据表面噪声和离群点的鲁棒滤波算法.应用核密度估计聚类方法,通过Mean-Shift迭代过程将每一个采样点"漂移"到核密度估计函数的局部最大值点,该最大值点确定了点云数据的聚类中心并能准确逼近原始曲面,使点云曲面收敛为一个稳定的三维数字模型.算法中的似然估计函数充分考虑了散乱点的法矢方向,因此不仅可以去除不同幅度的噪点,还可以用简单的阈值条件很容易地检测出离群点的聚类,从而实现了点云数据的高效快速光顺去噪.     

点云数据多种滤波方式组合优化研究

LIDAR获取地物的三维点云数据已成当下的主要方式。针对不同尺度下三维点云数据的噪声滤波顺序问题,提出一种基于PCL不同尺度下最优顺序组合的点云滤波去噪方法,即在对获取的室外三维图书馆模型源数据和室内桌子实体模型源数据预处理的基础上,集成双边滤波、高斯滤波、几何滤波三种滤波方式的优势来实现两种不同类型数据的滤波处理。通过实验给出了两种不同数据类型下最优组合顺序滤波的参数。实验结果表明,本研究中的组合滤波方法具有较好的鲁棒性和保特征性,可为建筑三维点云数据的滤波提供一定的参考。     

结合循环迭代方法的自适应中值去噪新模型

针对传统去除椒盐噪声方法在图像噪声密度较高时去噪性能较差的缺点,本文提出了一种结合循环迭代方法的自适应中值去噪新模型,提高了高密度椒盐噪声下去噪算法的性能.该滤波器工作模式可分为三个阶段：首先,图像疑似噪声点预处理,通过极值判断法,将待处理像素点进行区分得到疑似噪声点;其次,确定噪声点处理,将已确定噪声点用邻域内的中值或均值自适应替换,从而完成去噪;最后,疑似噪声点再次处理,通过算法内置参数和条件,进一步判断疑似噪声点是否为噪声点.该模型还加入噪声标记点方法,通过迭代处理判断标记点结束去噪,得到滤波后的图像.仿真实验证明,本文提出的方法较传统的几种去除椒盐噪声滤波算法,针对无论是低密度噪声图像或是高密度噪声图像,去噪性能都有一定的提升,且能够较好地保留图像边缘和纹理等结构信息.     

基于地铁隧道点云数据的组合滤波算法

目的提出一种点云数据组合的滤波方法,对地铁隧道的点云数据进行有效的精简滤波,提高地铁隧道结构变形分析的准确性.方法首先,对三维点云数据采用基于统计特征的滤波方法进行初步滤波,去除远离点云数据主体的离散点;其次,估算点云数据模型各数据点的高斯曲率,将点云数据分为突变区域和平滑区域;最后,采用双边滤波算法对突变区域点云数据进行滤波,采用改进的均值滤波算法对平滑区域点云数据进行滤波处理.结果通过对沈阳地铁隧道点云数据进行滤波实验及拟合圆半径分析,笔者所提组合滤波算法可以在保留隧道壁和轨道等结构的情况下,去除离散点和隧道壁上的无关非点等噪声;该算法对点云数据进行了有效精简,拟合圆的半径与设计半径差值更小,结果精度更高.结论笔者所提出的滤波算法可去除地铁三维点云数据的噪声点,并完整保留了隧道结构的几何细节特征,提高了变形分析的精度.     

改进的中值滤波算法应用于的冲噪声的滤除

中值滤波是广泛应用于去除脉冲噪声的一种非线性去噪方法，但是单一地使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息的丢失，从而使图像变得模糊．基于噪声点检测的脉冲噪声滤波方法可以在滤除噪声的同时有效地保持图像的细节信息．本文在此基础上提出了一种改进的基于噪声点检测的脉冲噪声滤波算法，该算法在检测噪声点时用被检测点的中值滤波结果作为判定该点是否为噪声点的依据．而在滤除噪声时，采用的是迭代的中值滤波算法．从实验结果中可以看到。与其它中值滤波算法相比。本文的算法在去除脉冲噪声时能取得理想的去噪效果．     

一种基于曲线波的改进自交叉双边滤波方法

针对图像中的高斯型随机噪声去除问题,提出一种改进的自交叉双边滤波算法.带噪图像首先通过预滤波器得到预降噪图像,令其作为参考图像计算灰度测度权重,再在原始带噪图像上运用交叉双边滤波得到最终去噪结果.预滤波器采用曲线波阈值去噪,并以图像子块间相似度代替原始双边滤波器中的单点像素间相似度计算灰度测度权重.仿真实验结果表明,该算法能很好地克服双边滤波和曲线波阈值去噪算法在噪声去除和伪像抑制方面的内在缺陷,进一步提高图像峰值信噪比(PSNR).     

一种考虑多尺度噪声的平滑去噪方法

针对在实际采集三维点数据模型中遇到多种尺度噪声的问题,提出了一种基于噪声分类组合滤波平滑去噪的方法。首先根据点模型中噪声的位置、密度和无用性等特点,将其分为伪噪声、大尺度噪声和小尺度噪声三类;分别使用直通滤波、半径滤波和统计滤波,以及移动最小二乘重采样(MLS)去除;同时考虑到点云冗余,将体素化网格滤波与移动最小二乘重采样相结合,实现重采样点模型的优化。实验结果表明:能够很好的解决地面三维激光扫描仪采集的点数据模型中存在多种尺度噪声的问题。从模型视觉效果上的漏洞修复、特征保持和光顺效果,以及实际变形度上看,方法优于直接使用MLS重采样和Laplace平滑去噪。     

基于视点的三维点云自适应多细节层次模型动态绘制

在计算机几何图像设计、医疗研究诊断、物体判定识别、自动化测量等领域应用的迫切需求下,需要对三维点云动态绘制方法进行研究。目前存在的基于图形处理单元(GPU)的三维点云动态绘制方法。首先根据高度场的形式获得三维点云数据;然后利用高通滤波法对获得的三维点云进行消噪处理;再根据Scene Graph的方法表示三维点云之间的逻辑关系;最后利用GPU完成三维点云的动态绘制。为了降低噪声对三维点云绘制的影响,绘制更加流畅清晰的画面,提出一种基于视点的三维点云自适应多细节层次(LOD)模型动态绘制方法。首先利用激光扫描仪器或结构光扫描仪器等获取三维点云数据,并利用双边滤波器进行平滑去噪;然后根据特征配对的方法对三维点云进行特征对的提取与配准;最后以三维点云特征对配准结果为依据,利用三维点云的内外存调度完成三维点云的自适应LOD动态绘制。实验结果分析证明,所提方法能有效地去除噪声,可以更好地描述目标物体或背景,使绘制画面更加流畅。     

用于网格去噪的自适应双边滤波器

为有效去除三维网格模型中的噪声,提出一种用于网格去噪的自适应双边滤波器.首先,利用体积积分不变量对三维网格模型进行特征检测,估计出局部的特征强度,然后根据特征强度自适应地调整双边滤波器的滤波参数.通过自适应的参数优化,对于不同特征强度的区域,自适应双边滤波器采用更具针对性的去噪策略,从而进一步提高了去噪性能.实验结果表明,相比于双边滤波器,所提出的自适应双边滤波器在去除噪声的同时,能够更好地保持三维网格模型的细节特征,去噪后得到的网格模型与原始模型的客观差值测度平均降低了0.0332.     

基于机载LiDAR属性信息检测离群点云

无人机载LiDAR是一种新型遥感技术,可快速获取高密度、高精度的地物点云数据,随着获取精度越高,点云数据量越大。为减少参与点云滤波处理的数据量,提高滤波速度,本文结合点云回波次数、高度和点云回波强度三种属性信息,采用箱形图检验方法获取非地面点云,并使用反复建立三角网方法分别对处理前后的点云数据进行对比分析。结果表明:针对截取的试验区点云数据,可去除多次回波对应的噪声点云363个,得到第1次和第2次回波分别占点云总数的98.49%和1.49%;高度和强度离群的点云共占点云总数的1.46%。通过对点云进行滤波前期的处理,可降低滤波时间32.2s,且保留地面点云2551个。本文研究利用箱形图检测点云属性获取离群值,可提高点云处理速度和降低地面点云漏分的现象,为后期直接利用统计方法对点云属性信息分析和实现快速处理海量点云提供参考。     

基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波

为了进一步提升高斯噪声的去除性能,提出了基于双树复小波变换与双边滤波的图像滤波方法.根据图像和噪声的分布特征,推导出一种自适应的阈值去噪模型.用去噪模型对双树复小波变换后的图像系数进行量化处理,再由双树复小波逆变换得到去噪图像,然后用改进的双边滤波方法对去噪图像进行边缘增强,改进的双边滤波核自适应于图像的特征,具有更好的鲁棒性.实验结果显示,该方法相对于现有的性能较好的方法,PSNR高出大约0.8 dB,SSIM高出大约2.3%.实验证明了该文提出的方法在去噪效果和细节恢复上优于已有的方法.     

一种去除图像混合噪声的新方法

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与小波去噪的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并采用自适应窗口对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用基于高斯混合模型的小波去噪法滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和小波去噪法好得多。     

快速二步交叉非局部的图像混合噪声滤波器

真实的自然图像常被各类图像噪声污染,而传统去噪方法普遍只针对一种噪声类型设计,因此在处理混合噪声时往往去噪效果不佳.针对这一问题,提出一种快速二步交叉非局部混合滤波算法.该滤波包括二步交叉滤波部分与整体滤波部分,在二步交叉滤波部分,首先找到像素灰度的极值点进行定位,并使用非局部中值滤波对极值点进行简单的去除椒盐噪声,求出图像的差值积分图,最后使用改进的加速非均值滤波进一步去除噪声.在整体滤波部分,使用非局部中值滤波整体去除噪声.实验结果表明,所提算法在高强度的混合噪声污染情况下,修复的图像获得了更高的测量指标和更加理想的视觉效果.     

基于面结构光的T型焊接接头成形角度测量

针对钛合金带筋壁板T型焊接接头成形角度的测量需求,基于面结构光三维扫描仪设计了三维点云测量系统,以获取T型焊接接头区域三维点云。首先,对三维点云进行预处理,利用统计滤波去除离群点,通过直通滤波剪除场景点云和冗余点云,再用体素化栅格法简化点云;然后,使用区域增长算法分割出T型焊接接头的筋板点云和壁板点云;最后,基于随机抽样一致性（RANSAC）算法拟合出分割后的筋板和壁板平面点云,得到平面法向量,计算求得T型焊接接头的成形角度。将焊接前的测量角度反馈给装配机器人,用来修正筋板的装配精度;焊接后的测量角度则用来评判焊接成形质量。计算结果表明,运用所提的点云数据处理方法能快速精确地计算出T型焊接接头的成形角度。     

结合非局部均值滤波的双边滤波图像去噪方法

为了在图像去噪的同时很好地保留细节信息以及边缘信息,本文提出一种结合非局部均值滤波(non-local mean filter,NLMF)的双边滤波(bilateral filter,BF)图像去噪方法。首先利用改进权值函数的NLMF对含噪图像进行预去噪,然后再由得到的图像计算双边滤波的灰度相似性权值并对含噪图像进行最终去噪,同时采用2种快速算法分别实现非局部均值滤波和双边滤波。实验结果表明:与传统非局部均值滤波算法以及双边滤波算法相比,本文方法极大地减少了算法的运算复杂度,具有更好的去噪效果,较少的耗时。因此,本文方法对于图像去噪质量的提升具有一定的实用价值。     

基于L~1范数变分模型的高密度椒盐噪声滤波

针对现有图像滤波算法在去除高密度椒盐噪声方面的不足,提出了一种基于L1范数变分模型的去噪算法.该算法首先根据椒盐噪声的特点和像素的局部灰度特征分离出噪声点和信号点,在滤波过程中,对信号点不予处理,而对噪声点采用基于L1范数的变分模型进行恢复.由于椒盐噪声的灰度值与原始像素无关,因此,去噪时只利用噪声点邻域内信号点本身的灰度信息,并将已处理过的噪声点当作新的信号点,以避免对下一像素滤波时的影响.最后通过仿真实验,结果表明,在高密度噪声条件下(50%),该算法的噪声去除能力和细节保护能力均可获得令人满意的结果.     

基于自适应模糊阈值小波的图像去噪

针对小渡变换多分辨分析(MRA)的特点，本提出一种多尺度分级的自适应模糊权重中值滤波的去噪方法．首先，利用开关控制策略的模糊理论建立隶属函数，用高斯自适应模型对噪声点进行预检测，然后在每一级小波变换过程中应用自适应模糊中值滤波(AFWMF)算法进行噪声滤波．实验表明，常规的小波去噪方法只能去除图像中的高斯噪声。该方法既能去除高斯噪声也能去除非高斯噪声．与中值滤波方法相比，该方法在去噪的同时能保留大量的原图像边缘、细节等重要信息，具有更好的去噪效果．