海量点云预处理新算法：去噪、配准与精简

“海量点云预处理算法研究，主要探讨了基于图像的点云去噪、点云配准和点云精简的算法，旨在解决大规模点云数据在逆向工程中的处理难题。” 在计算机应用领域，特别是在三维重建和逆向工程中，点云数据扮演着至关重要的角色。随着激光扫描技术的进步，点云数据量呈指数增长，达到百万级乃至亿级规模，这给数据处理带来了巨大的挑战。点云预处理是这一领域不可或缺的一环，它包括去噪、配准和精简等步骤，以优化数据质量和降低计算复杂性。 首先，文章提出了基于图像的点云去噪算法，利用图像处理技术来处理点云数据，这种方法的优势在于不依赖于点云数据的大小，因此在处理海量数据时速度显著优于传统算法。实验结果显示，该算法能有效去除噪声，同时保持点云的原始结构，具有良好的去噪效果。 针对稀疏点云，文章还介绍了一种基于k-dtree的无序点云去噪算法。k-dtree是一种空间分割的数据结构，适用于快速查找最近邻，对于稀疏点云数据，这种算法能有效地过滤噪声点，同时保持点云的拓扑关系。 在点云配准方面，文章提出了一种改进的迭代最近点（ICP）算法，结合了主方向贴合法和曲率特征点。初始阶段使用主方向贴合法进行粗略配准，然后通过曲率特征点和k-dtree寻找最近点，显著提升了ICP算法的精度和效率，尤其是在处理大规模点云时，配准速度的提升尤为明显。 最后，为了应对点云精简的需求，研究者结合随机采样和曲率采样的优点，设计了一种混合采样方法。这种方法能在保持原始数据细节的同时，大幅度减少点云数据量，从而减轻存储和运算负担，同时保持较高的执行速度，适合实际应用。 这篇硕士学位论文深入研究了海量点云预处理的关键问题，提出的算法在处理速度和效果上都表现出色，为逆向工程领域的点云处理提供了有效的解决方案。关键词包括：逆向工程、海量点云预处理、点云配准、点云去噪、点云精简、k-dtree和ICP算法。这些关键词揭示了论文的主要研究内容和技术焦点。