【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，特别涉及一种基于显著性结构感知的点云去噪方法、一种计算机可读存储介质、一种计算机设备以及一种基于显著性结构感知的点云去噪装置。
技术介绍
1、近年来自动驾驶、虚拟现实等众多以3d数据为基础的领域飞速发展；伴随而来的是，针对3d点云设计的深度模型在分类、语义分割等任务中取得了显著的进步；但是，也有相关研究表明，深度模型很容易被精心设计的对抗性点云所误导，这在部分安全需求优先的应用领域是不可接受的，现有的针对于对抗性点云的防御策略，主要可分为两大类型。第一类防御策略是训练一个强大且稳定的深度模型，以便更好地提取对抗性点云的特征；另一类策略是对对抗性点云进行降噪处理，之后将去噪的点云输入经过良好训练过的深度模型；这样的策略不受深度模型的限制，高效且易于迁移移植。
2、现有针对三维点云设计的降噪模块，从本质上都是定义和度量点云的显著性结构；如经典的三维高斯滤波，在各方向上具有相同的平滑性能，不对特定方向上的结构进行偏好处理；针对点云设计的双边滤波，通过引入平面模型和法向量信息提高滤波效果，但对于非平面的局部...
【技术保护点】
1.一种基于显著性结构感知的点云去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于显著性结构感知的点云去噪方法，其特征在于，采用同样的结构测量函数值计算方式得到所述第一结构测量函数值和所述第二结构测量函数值。
3.如权利要求2所述的基于显著性结构感知的点云去噪方法，其特征在于，所述结构测量函数值计算方式，包括：
4.如权利要求3所述的基于显著性结构感知的点云去噪方法，其特征在于，计算所述点云数据中各个点在其邻域中的各向异性度量，包括：
5.如权利要求4所述的基于显著性结构感知的点云去噪方法，其特征在于，根据...
【技术特征摘要】
1.一种基于显著性结构感知的点云去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于显著性结构感知的点云去噪方法，其特征在于，采用同样的结构测量函数值计算方式得到所述第一结构测量函数值和所述第二结构测量函数值。
3.如权利要求2所述的基于显著性结构感知的点云去噪方法，其特征在于，所述结构测量函数值计算方式，包括：
4.如权利要求3所述的基于显著性结构感知的点云去噪方法，其特征在于，计算所述点云数据中各个点在其邻域中的各向异性度量，包括：
5.如权利要求4所述的基于显著性结构感知的点云去噪方法，其特征在于，根据以下公式计算所述点云数据中各个点在其邻域中的局部方向性度量：
6.如权利要求5所述的基于显著性结构感知的点云去噪方法，其特征在于，根据以下...
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