一种鲁棒点集代数球面的点云去噪方法技术

本发明专利技术涉及点云数据处理技术领域，公开了一种鲁棒点集代数球面的点云去噪方法，包括如下步骤：步骤1、在采样点领域内提取点集数据，进而在点集数据中随机提取子点云集合并导入到GPU内；步骤2、对GPU内子点云集合进行并行的APSS运算，得到初次代数球方程，并将初次代数球方程传回到CPU内；步骤3、将子点云集合和初次代数球方程同时导入到GPU中，根据初次代数球方程在GPU内并行化计算点到代数球曲面距离残差，选取最小残差中值所对应的子点云数据并传回到CPU内。本发明专利技术的鲁棒点集代数球面的点云去噪方法实现了对点云数据的噪声点进行去除，并且通过最小中值平方法和Cuda计算技术，比一般的APSS算法更好的鲁棒性和更快的效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及点云处理，尤其涉及一种鲁棒点集代数球面的点云去噪方法。

技术介绍

1、点云去噪通过减小或消除点云数据中的噪声和无用信息，提升数据质量，改善点云可视化，减小数据量并便于后续处理。它可以减少环境干扰和系统误差对点云数据的影响，使得数据更准确可靠；去除冗余的噪声和无效点，展现清晰的点云形状和细节；减轻存储和传输负担，提高处理和使用的效率；并为后续的点云处理和分析提供更简化和高效的基础。因此，点云去噪为点云数据的应用和研究带来诸多优势和可能性。代数点集曲面(algebraicpointsetsurfaces,apss)算法是一种有效点云平滑算法，可为点云曲面重建、点云分类、点云分割的方法提供强有力的数据支撑。

2、现有的apss算法对点云数据进行去噪处理后，虽然点云数据整体轮廓保留较完整，但是，apss算法是基于最小二乘算法，而最小二乘算法对于噪声点较为敏感，所以并不能准确提取代数球方程，球体偏离真值点，甚至完全脱离真值数据，偏向噪声点数据，效果不是很好。同时，在传统apss算法采用单线程方法来处理点云数据，效率较差，在处理海量点云数据时本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种鲁棒点集代数球面的点云去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种鲁棒点集代数球面的点云去噪方法，其特征在于，所述步骤1包括如下子步骤：

3.如权利要求2所述的一种鲁棒点集代数球面的点云去噪方法，其特征在于，所述步骤2包括如下子步骤：

4.如权利要求1所述的一种鲁棒点集代数球面的点云去噪方法，其特征在于，所述步骤3具体如下：

5.如权利要求1所述的一种鲁棒点集代数球面的点云去噪方法，其特征在于，所述步骤4包括如下具体子步骤：

【技术特征摘要】

1.一种鲁棒点集代数球面的点云去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种鲁棒点集代数球面的点云去噪方法，其特征在于，所述步骤1包括如下子步骤：

3.如权利要求2所述的一种鲁棒点集代数球面的点云去噪方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴言安，袁斌，张树峰，叶周润，汪亦显，陈西江，崔浩，李静，
申请(专利权)人：安徽开源路桥有限责任公司，
类型：发明
国别省市：