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综合馆
基于频率直方图的K邻域稀疏离群点移除算法
  • 摘要

    在点云预处理阶段,传统的基于 k 邻域的稀疏离群点移除算法尚存在一些不足。在点云的处理过程中,关于 k 邻域的大小以及所要滤去的稀疏离群点的噪声阈值方面,没有给出合理的选取方案。通过对散乱点云传统 k 近邻稀疏离群点移除算法的分析与研究,提出一种基于 k 邻域平均距离的频率直方图的分析方法,对传统基于 k 邻域的离群点移除算法进行了改进。通过该方法可以有效选取合理的 k 值与噪声阈值。该方法通过对散乱点云设置依次增大的 k 值,生成 k 邻域平均距离的统计直方图,分析统计直方图来确定 k 邻域值的适当大小。针对适当的 k 值,选取合理的噪声阈值对其进行去噪处理。通过这种方法,为稀疏离群点移除算法中 k 值和噪声阈值的选取提供了理论依据,提高了点云搜索效率的同时有效防止了离群点的过度删除。

  • 作者

    郭子选  谢晓尧  刘嵩  Guo Zixuan  Xie Xiaoyao  Liu Song 

  • 作者单位

    贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室 贵州 贵阳 550001

  • 刊期

    2016年12期 ISTIC PKU

  • 关键词

    散乱点云  稀疏离群点  k 近邻  直方图  密度特征  Scattered point cloud  Sparse outliers k-nearests neighbor  Frequency histogram  Density character 

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3.233.215.231