基于二维Gamma分布的激光点云去噪

摘要

利用地面激光扫描仪测量时,由于空气中尘埃等因素会产生噪声点,对后期三维建模等应用带来不利影响。在现有研究成果基础上,深入分析散乱点云的近邻域特性,采用基于二维Gamma分布实现点云去噪,并在kd-tree索引支持下对其进行优化,通过邻域均值和邻域距离变化斜率两个约束条件共同移除噪声点。实验结果表明,本文算法能自动识别噪声点,降低人工设置阈值的影响,并与传统的基于正态分布的邻域点去噪算法进行对比,实验效果较优,达到了预期效果。