高精度点云去噪算法：基于几何复杂度的创新方法

本文研究的是一篇名为《一种基于几何复杂度的高精度去噪算法》的学术论文，由刘静静、许宏丽和尹辉三位作者共同完成，发表在《中国科技论文在线》上。论文针对点云数据处理中的关键问题——如何在去除噪声的同时保持点云的细节和边缘特征，提出了创新的方法。 作者们首先构建了点云的k邻域密度分布模型和点云分布几何复杂度模型。基于这两个模型，他们设计了一种改进的双边滤波去噪算法。双边滤波是一种常用的图像处理技术，通过考虑像素之间的空间距离和灰度差异进行滤波，有助于保留边缘信息。然而，作者在此基础上增加了对几何复杂度的考量，使得去噪过程更加精确。 他们将点云中的点分为两类：离群噪声点和非离群噪声点。通过k邻域密度分布模型，可以有效地识别并移除离群噪声，这些点通常与其他点的分布显著不同。然后，根据点云分布几何复杂度参数，选择合适的去噪策略，可能是改进的双边滤波算法或高斯滤波算法，进一步处理非离群噪声点。 论文的核心贡献在于提出了一种高精度的去噪策略，它能够适应不同类型和强度的噪声，同时保护点云的细节特征，如边缘和尖锐部分。这在实际应用中具有重要意义，尤其是在建筑、机械工程和地理信息系统等领域，对于高质量的点云数据重建至关重要。 此外，文章还引用了多个基金项目支持，包括国家自然科学基金和北京市自然科学基金，以及中央高校的基本科研业务费专项资金，体现了研究的理论基础和实践价值。作者刘静静专注于计算机视觉和三维点云处理，而许宏丽教授则在视觉测量、三维重构和视频和图像处理等领域有深厚造诣，他们的合作展现了跨学科研究的优势。 论文的关键词包括“图像处理”、“点云去噪”、“几何特征分类”和“改进的双边滤波”，这些关键词反映了研究的主要技术和领域。整篇文章的中图分类号为TP39115，表明它属于计算机科学与技术类别的图像处理部分。 这篇论文提供了一种有效的点云去噪方法，不仅提升了去噪的精确度，还兼顾了数据的完整性，对于提高点云数据的可用性和分析准确性具有重要的理论和实际意义。