[发明专利]一种基于k近邻域划分的点云数据去噪方法

摘要

本发明公开了一种基于k近邻域划分的点云数据去噪方法利用单元格法对点云数据进行空间划分；获得点云数据的邻域信息，完成点云数据k近邻域搜索；计算点云数据中两个点的平均距离；计算点云数据中的任一点对其k近邻域的点的影响力的值；遍历点云数据，计算点云数据影响力值的平均值，在此基础上设定与影响力比较的阈值；将设定的阈值与点云数据的影响力的值进行比较判断这个点是否是噪声点；将噪声点去除，得到去燥后的点云数据。本发明将利用单元格法完成点云数据的空间划分确定任意点的k近邻域信息与高斯影响函数作为影响力评价函数相结合，能够有效地去除点云模型中的噪声点，同时保留原模型的特征信息，计算效率也得到提高。

主权项

一种基于k近邻域划分的点云数据去噪方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1，利用单元格法对点云数据进行空间划分；步骤2，获得点云数据的邻域信息，完成点云数据k近邻域搜索；步骤3，计算点云数据中两个点的平均距离；引入高斯函数作为权重函数，计算点云数据中的任一点对其k近邻域的点的影响力的值；步骤4，遍历点云数据，计算点云数据影响力值的平均值在此基础上设定与影响力比较的阈值；将设定的阈值与点云数据的影响力的值进行比较，如果影响力的值大于这个阈值，则认为这个点是原始模型上的信息点，反之，则认为这个点是噪声点；步骤5：将噪声点去除，得到去燥后的点云数据。