散乱点云滤波新方法：形状补偿与体积保持

"散乱点云的补偿滤波 (2011年) - 西安交通大学学报 - 梁新合, 梁晋, 郭成, 曹巨气, 王永信" 本文是工程技术领域的学术论文，主要探讨了散乱点云的滤波问题。散乱点云是3D几何数据的一种表示形式，广泛应用于三维重建、计算机视觉和机器人导航等领域。在处理这些点云数据时，常常需要进行滤波操作以去除噪声并提取关键特征。然而，传统的滤波方法如双边滤波在处理高曲率区域时可能会导致形状失真和体积收缩。 作者们提出了一种创新的体积保持的补偿滤波方法来解决这个问题。他们认识到，当使用双边滤波器对点云模型进行多次迭代滤波时，尤其是在曲率变化剧烈的区域，点的位置会发生较大的变动，进而造成形状变形。为了解决这一问题，他们设计了一种新的补偿量滤波算子，其目的是对滤波过程中的点位移进行平滑处理。 该算子通过计算滤波移动量的补偿值，使得点云在过滤噪声的同时，尽可能保持原有的几何形状。补偿量是基于点云的局部结构信息得出的，可以反映滤波后点的位置应当如何调整以减少形状变形。实验结果表明，采用这种方法可以有效地减小体积收缩，对于含有噪声的点云模型，该滤波方法表现出较高的效率和准确性，能保留更多的细节特征。 关键词包括散乱点云、双边滤波和体积保持，表明该研究的重点在于改进滤波技术，以更好地处理点云数据的几何保真性和体积一致性。此研究成果对于提高点云处理的质量和精确度，尤其是在需要精确几何恢复的领域，如制造业、地质勘探和文化遗产保护等，具有重要的理论和实际意义。