基于多尺度核函数的散乱点云数据过滤方法

摘要

针对光滑曲面采样散乱点云含有噪声及异常数据的问题,提出了一种基于多尺度核函数的过滤处理方法.采用核密度估计技术及均值漂移跟踪算法对原始点云数据进行聚类,结合局部似然函数来测度一个三维点位于采样曲面上的概率,利用过滤后的极大似然点集精确地逼近采样曲面,最后结合经典网格化算法能够获得较好的曲面重构效果.处理实例证明,该方法实用性好,不仅能够很好地抑制不同幅值的噪声,同时也能够探测到异常数据并进行自动清除.