一种考虑环境动态影响的结构点云数据多尺度滤波方法

摘要

本发明公开了一种考虑环境动态影响的结构点云数据多尺度滤波方法，该方法首先采用考虑结构动态影响的“K”最近领域法对原始点云数据进行动态滤波处理，去除原始点云数据中的散乱离群点，然后基于改进主成分分析算法(LMSR‑PCA)将点云数据分为平坦区域和突变区域，针对平坦区域采用基于局部曲面拟合的统计滤波，突变区域采用空间自适应双边滤波。本发明用于解决现有点云数据处理方法不能高效处理具有复杂曲线特征的海量点云数据，以及不能解决含复杂曲线特征点云数据降噪过程中因边缘特征丢失而造成过度光顺问题。