一种基于曲率判别的点云去噪与精简算法

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课题组提出了一种基于曲率判别的点云去噪与精简统一的算法.首先采用主成分分析法估算点云拟合平面的法向量,依照曲率对点云进行分类;然后对于曲率较小的平滑区域采用统计滤波算法处理,对于曲率较大的特征区域采用拉普拉斯滤波法进行滤波;最后用不均匀网格法进行精简,曲率较小的平滑区网格划分步长较大,曲率较大的特征区网格划分步长较小.实验结果表明:算法模型平均误差为0.0405 mm,课题组所提出的算法有较好的去噪效果,点云误差较小,精简效果良好.
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