雙邊濾波點云去噪算法
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針對三維點云數據模型在去噪光順中存在不同尺度噪聲的問題，提出一種基于噪聲分類的雙邊濾波點云去噪算法。該算法首先將噪聲細分為大尺度和小尺度噪聲，并使用統計濾波結合半徑濾波對大尺度噪聲進行去除；然后對三維點云數據進行曲率估計，并對現有點云雙邊濾波進行改進，增強其魯棒性和保特征性；最后使用改進的雙邊濾波對小尺度噪聲進行光順，實現三維點云數據模型的去噪、光順。與單獨使用雙邊濾波、Fleishman雙邊濾波相比，改進算法在三維點云數據模型光順平均誤差指標上分別降低了50. 53%和21. 67 %。實驗結果表明，該改進算法對噪聲進行尺度的細分既提高了計算效率，又避免了過光順和細節失真，較好地保持模型中的幾何特征。
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