邻域自适应的三维点云滤波算法

摘要

针对现有的点云滤波算法存在的精度丢失和收缩的不足,提出邻域自适应选择的算法,有效地改善了点云滤波中丢失精度的问题.算法首先针对原始点和均值点滤波出现的收缩问题,提出混合增采样策略.其次采用邻域自适应选择保持特征部分的滤波精度.最后定义每个采样点以对应的似然函数,并按照其梯度方向进行迭代,通过最大似然估计得到最优滤波结果.实验部分表明,本文三维点云滤波算法对点云滤波精度的保持具有更好的效果.适用于工业生产与检测领域的三维扫描.