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题名基于频率直方图的K邻域稀疏离群点移除算法
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作者
郭子选
谢晓尧
刘嵩
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机构
贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第12期169-172,206,共5页
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基金
贵州省科技厅工业攻关项目(黔科合GZ字[2012]3017)
贵州省科学技术基金项目(黔科合J字LKS[2011]9号)
贵州省经济和信息化委员会项目(1158)
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文摘
在点云预处理阶段,传统的基于k邻域的稀疏离群点移除算法尚存在一些不足。在点云的处理过程中,关于k邻域的大小以及所要滤去的稀疏离群点的噪声阈值方面,没有给出合理的选取方案。通过对散乱点云传统k近邻稀疏离群点移除算法的分析与研究,提出一种基于k邻域平均距离的频率直方图的分析方法,对传统基于k邻域的离群点移除算法进行了改进。通过该方法可以有效选取合理的k值与噪声阈值。该方法通过对散乱点云设置依次增大的k值,生成k邻域平均距离的统计直方图,分析统计直方图来确定k邻域值的适当大小。针对适当的k值,选取合理的噪声阈值对其进行去噪处理。通过这种方法,为稀疏离群点移除算法中k值和噪声阈值的选取提供了理论依据,提高了点云搜索效率的同时有效防止了离群点的过度删除。
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关键词
散乱点云
稀疏离群点
K近邻
直方图
密度特征
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Keywords
Scattered point cloud
Sparse outliers
k-nearests neighbor
Frequency histogram
Density character
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于特征恢复的离群点移除算法的研究
被引量：1
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作者
郭子选
谢晓尧
刘嵩
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机构
贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室
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出处
《贵州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2016年第1期88-92,共5页
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基金
贵州省科技厅工业攻关项目(黔科合GZ字[2012]3017)
贵州省科技厅攻关项目:海龙屯申报世界文化遗产关键性技术研究(黔科合SY字[2014]3072号)
+1 种基金
贵州省科学技术基金资助项目(黔科合J字LKS[2011]9号)
贵州省经济和信息化委员会资助项目(1158)
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文摘
点云预处理是点云处理很重要的一个环节,在移除稀疏离群点的过程中,点云密度不均会造成有用信息的过度删除。针对这个问题,提出了一种基于特征恢复的离群点移除算法。首先使用传统基于统计的k邻域稀疏离群点移除算法移除稀疏离群点,然后针对过度删除的情况采用RANSAC算法对点云特征进行恢复。实验结果表明,经过恢复的点云数据,相对于单纯依靠传统离群点移除算法处理后的点云数据,过度删除现象有明显改善。由此得出,基于特征恢复的离群点移除算法可以有效删除稀疏离群点,减小对噪声阈值的依赖,同时有效抑制了由于密度不均匀导致的点云数据的过度删除。
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关键词
三维激光扫描仪
稀疏离群点
kd-tree算法
k邻域
随机采样一致性算法
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Keywords
3D laser scanner
sparse outliers
k-dimensional tree
k neighborhood
random sample consensus algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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