TOF深度传感器植物点云去噪新法：精度提升与试验验证

本文主要探讨了"基于TOF深度传感器的植物三维点云数据获取与去噪方法"这一主题。TOF（Time-of-Flight，飞行时间）深度传感器是一种利用光信号的发射、接收和往返时间来测量物体距离的技术，在农业工程领域中，被广泛应用于植物生长监测和三维重建中，以提升精度并支持植物数字化研究。 文章首先介绍了获取植物点云数据的过程，通过TOF深度传感器采集高精度的三维数据。为了减少背景噪声，作者提出了一种直通滤波器预处理步骤，这种方法有效地平滑了数据，提高了后续处理的信噪比。 接着，作者提出了一种改进的密度分析离群点去噪算法。该算法通过结合两点间的平均距离和邻域点的数量这两个特征参数，能够有效检测并移除点云中的异常值，即离群点噪声。这一步骤对于保持点云数据的完整性至关重要。 在去噪方面，除了离群点处理外，文章还采用了双边滤波算法来进一步消除点云内部的小尺寸噪声。双边滤波是一种局部平滑的方法，它保留边缘细节的同时抑制高频噪声，因此在处理植物点云时能较好地保留植物结构的细节。 通过在番茄植株上的实验验证，与传统的双边滤波算法相比，本文算法在最大误差和平均误差上分别有11.2%和23.2%的降低，而与拉普拉斯滤波算法相比，最大误差下降了20.6%，平均误差下降了39.2%。这些结果表明，该方法在保持点云特征的基础上，显著提高了去噪效果，对于提高植物三维重建的精度具有实际应用价值。 这篇文章为植物三维点云数据的精确处理提供了一个创新且高效的解决方案，不仅适用于科研领域，也为农业机械自动化和智能农业的发展提供了技术支持。关键词包括植物、试验、算法、三维点云、TOF深度传感、去噪、密度分析和双边滤波。文章发表在《农业工程学报》上，并提供了详细的引用信息和DOI，便于读者查阅和深入研究。