DBSCAN聚类与双边滤波：三维点云去噪新策略

本文主要探讨了"基于DBSCAN聚类和双边滤波的点云去噪方法"这一主题，由曲金博和王岩两位学者合作完成，发表在中国科技论文在线上。他们针对在三维激光点云数据采集过程中遇到的问题，即由于点云密度受距离影响而产生的噪声和不平滑性，提出了一种创新的处理策略。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种无参数的聚类算法，其核心优势在于仅依赖于点的密度而不是固定的距离阈值。作者首先利用自动计算方法确定DBSCAN的初始半径和邻域大小，然后运用该算法对点云数据进行分类，将点云划分为目标点和噪声点。这种方法有效地分离了数据中的噪声部分，提高了数据质量。 在去噪过程中，作者采用了双边滤波算法进一步优化目标区域。双边滤波是一种非局部平滑技术，它考虑了像素之间的空间关系和强度相似性，从而既能去除噪声，又能保持图像边缘的细节。通过将DBSCAN聚类和双边滤波结合，研究人员能够显著增强点云数据在目标区域的平滑度，减少噪声的影响。 作者选择Fandisk点云数据模型作为实验对象，对三种不同的处理方法——DBSCAN聚类算法、双边滤波以及两者结合的方法进行了实际去噪实验。实验结果显示，提出的联合方法成功地去除了大部分噪声点，并显著提升了点云数据在目标区域的平滑一致性，验证了这种方法的有效性和优越性。 论文的研究成果对于三维激光扫描技术的应用具有重要意义，尤其是在精密工程测量领域，可以提高数据处理的准确性和效率。此外，文章的关键词包括DBSCAN聚类算法、双边滤波、目标区域和光顺性，这些都是后续研究者和工程师在处理类似问题时可能参考的关键点。 这篇首发论文提供了一个实用的解决方案，为处理三维激光点云数据的噪声问题开辟了新的途径，并为进一步研究和实际应用提供了有价值的参考。