曲率特征约束的激光点云去噪与精简研究

"基于曲率特征约束的激光点云精简方法研究" 本文主要探讨了三维激光扫描技术在获取高精度三维空间信息方面的应用及其挑战。在三维点云数据获取过程中，由于设备精度、环境因素和人为操作的影响，常常会产生噪声点，这些噪声点不仅增大了数据量，还可能降低计算精度。因此，对点云数据进行平滑滤波成为必要的预处理步骤。 点云滤波方法通常分为有序点云滤波和散乱点云滤波两类。散乱点云滤波因其无需维护拓扑连接而更受青睐。然而，现有的滤波算法各有局限。例如，拉普拉斯滤波在处理点云分布不均或噪声大的情况下可能导致顶点漂移和模型扭曲；双边滤波在处理特征变化剧烈的点云时可能过度平滑；基于动态平均曲率流的方法虽然效果良好，但计算复杂度较高；袁华提出的噪声分类去噪算法虽然考虑了不同噪声尺度，但计算量大，影响效率。 针对这些问题，文章提出了一种基于曲率特征约束的激光点云精简方法。这种方法旨在保留点云中的关键特征，同时有效去除大尺度噪声，以提高点云重建的效率。通过统计分析，算法能够识别并保护点云的几何特征，确保在精简过程中不会丢失重要的形状信息。此外，通过曲率特征的约束，可以更精确地判断哪些点是噪声，哪些点是点云结构的重要组成部分，从而实现有针对性的去噪。 该研究对于优化点云处理流程、提高数据处理速度和精度具有重要意义，尤其适用于需要处理大量点云数据的领域，如数字城市建模、建筑物变形监测和文物保护等。通过曲率特征的智能分析和约束，该方法有望提供一种更加高效且不失真的点云数据精简方案。