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三维扫描设备获得的点云数据不可避免地存在噪声,为去除不同尺度的噪声、较好地恢复出点云数据并保持模型的几何特征,采用了一种基于噪声尺度变化的点云并行去噪方法。该方法对于大尺度噪声,采用半径滤波与改进的具有噪声基于密度的聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法去除;对于小尺度噪声,采用改进的双边滤波算法滤除,去噪后能使模型特征不被破坏。并且,采用八叉树并行化提高双边滤波的速度,对比传统双边滤波,去噪效