三维光学测量点云的去噪与光顺预处理技术

在现代三维光学测量系统中，数据质量的准确性至关重要。然而，由于周围环境、测量设备以及操作人员等因素，测量过程中往往会引入各种噪声，包括体外飞点（孤立、稀疏的异常点）和离群成簇噪声（密集的小噪声簇），这些都可能干扰后续的逆向工程和三维模型重建。针对这些问题，本文主要研究了含噪点云的预处理技术。 首先，对于体外飞点，研究人员采用了基于K近邻搜索的平均距离去噪算法。该算法通过寻找点云中与其最接近的邻居，计算并剔除那些远离整体数据分布的点，从而有效地去除这些孤立的噪声点。这种方法在保持数据完整性的前提下，提高了数据的精度。 其次，针对离群成簇噪声，作者提出了改进的基于近邻点距传播的去噪算法。这种算法利用了噪声点周围的点分布特性，通过扩散噪声点的信息，逐步降低其权重，最终将它们从点云中清除，减少了密集噪声簇对整体结构的影响。 当遇到直接测量或拼接产生的点云中“粗糙毛刺”和多层重叠的问题时，研究者采用了基于Moving Least Squares (MLS)的拟合平面投影光顺算法。MLS算法通过对邻近点的权重加权平均，生成一个平滑的表面，从而去除表面不连续性，使点云变得平滑，同时减少重叠区域的厚度。 这些预处理技术的应用不仅提升了点云数据的质量，使其更适合于逆向工程中的曲面拟合和造型设计，还促进了三维测量技术与逆向工程领域的协同发展。随着逆向工程需求的增长，去噪和光顺算法的研究不断深入，例如基于局部曲面拟合的MLS方法和基于Scale-Space理论的拉普拉斯方法等，已经成为行业内的重要研究方向。 近年来，点云数据的处理技术也在不断发展，如Fleishman的双边滤波去噪算法等，这些经典算法能够在点云数据上直接应用，为去噪和光顺提供了更多的解决方案。含噪点云预处理技术的研究是提升三维测量系统性能的关键环节，对于实际工业生产中的产品质量控制和设计优化具有重要意义。