基于KDTree的点云数据双边滤波去噪的方法技术

技术编号:7662714 阅读:822 留言:0更新日期:2012-08-09 07:19
本发明专利技术公开了一种利用地面激光扫描技术进行测量对象表面重建时基于KDTree的点云数据双边滤波去噪的方法,在双边滤波算法中,通过KDTree来建立散乱点云数据点的领域,有了数据点的领域点集,利用逆迭代法求领域点得法向量ni,再计算滤波函数参数及滤波高斯参数得到双边滤波权因子λ,最终得到滤波后的新数据点p'i=pi+λni。本发明专利技术的双边滤波方法用于滤除点云数据的噪声,方法简单有效,并且运算速度快,能够在保持特征的同时去除噪声,适用于处理小范围的噪声。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及到测绘科学与技术、逆向工程、古建数字保护领域,具体涉及利用地面激光扫描技术进行对象表面重建时,。
技术介绍
地面三维激光扫描技术是三维激光扫描技术的非常重要组成部分,在测绘领域有广泛的应用。TLS获取的原始点云数据是密集、离散分布的,又是海量数据的集合,同时存在大量噪声与冗余数据。针对TLS的海量点云数据的去噪,需要有一套行之有效的优化方法,才能达到精化、压缩与平滑点云数据的目的。对TLS采集的点云数据可以删除肉眼能识别的噪声点,但物体点云的表面仍然有“浮点”、“坏点”无法去除,需要进行滤波。其中研究比较成熟的方法如中值、均值、高斯及平均曲率流滤波对于海量点云数据的滤波来说,消耗的时间难以承受,效率低;拉普拉斯、维纳与卡尔曼滤波会使模型产生不同程度的收缩,导致模型变形;小波去噪、均值漂移算法效果好,但算法复杂,实现较难。相比较而言,本专利技术采用的双边滤波算法很好地保持了点云数据所表达的实体表面特征信息,方法简单有效,并且运算速度快。为了克服不能处理大范围噪声的局限,可先通过交互去噪处理大量的噪声,在此基础上,结合KDTree建立点与点拓扑关系,快速搜索最近邻域点,运用双边滤波法去噪,加速滤波速度和效果。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种将双边滤波方法用于三维点云数据的滤波,主要是处理点云数据中的噪声,即。本专利技术采用的技术方案是利用地面激光扫描技术进行测量对象表面重建时,其特征在于,其具体步骤为①在地面三维激光扫描技术中的三维点云数据的滤波中,定义P' = p+ λ η (I)上式中p'为数据点P滤波后的新数据点,λ为双边滤波权因子,η为数据点P的法向,双边滤波权因子λ定义如下权利要求1.利用地面激光扫描技术进行测量对象表面重建时,其特征在于,具体步骤为 ①在地面三维激光扫描技术中的三维点云数据的滤波中,定义 P' = p+ λ η (I) 上式中P'为数据点P滤波后的新数据点,λ为双边滤波权因子,η为数据点P的法向,双边滤波权因子λ定义如下2.根据权利要求I所述,其特征在于,所述的KDTree为二叉树,每个节点对应一个长方体盒和一个分割平面,分割平面与一个坐标轴平行,分割平面将长方体盒分割成两个子长方体盒,构成KDTree的两个子节点。 根据权利要求I所述,其特征在于,求得矩阵M的最小特征值的数值方法是逆迭代法。全文摘要本专利技术公开了一种利用地面激光扫描技术进行测量对象表面重建时,在双边滤波算法中,通过KDTree来建立散乱点云数据点的领域,有了数据点的领域点集,利用逆迭代法求领域点得法向量ni,再计算滤波函数参数及滤波高斯参数得到双边滤波权因子λ,最终得到滤波后的新数据点p'i=pi+λni。本专利技术的双边滤波方法用于滤除点云数据的噪声,方法简单有效,并且运算速度快,能够在保持特征的同时去除噪声,适用于处理小范围的噪声。文档编号G06T5/00GK102629367SQ20121001372公开日2012年8月8日 申请日期2012年1月17日 优先权日2012年1月17日专利技术者刘仁义, 周利利, 夏开旺, 左伟, 左光之, 廖振修, 施贵刚, 金乃玲, 黄显怀 申请人:安徽建筑工业学院本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:施贵刚刘仁义黄显怀左光之金乃玲夏开旺廖振修周利利左伟
申请(专利权)人:安徽建筑工业学院
类型:发明
国别省市:

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