基于密度聚類和投票判別的三維數(shù)據(jù)去噪方法.pdf

1、三維掃描技術(shù)被廣泛使用在逆向工程、文物保護(hù)、工業(yè)生產(chǎn)、刑事偵查、三維傳真等領(lǐng)域。點(diǎn)云數(shù)據(jù)就是指由掃描得到的以點(diǎn)的形式記錄的數(shù)據(jù)，每一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)三維坐標(biāo)。三維掃描過(guò)程中儀器本身的誤差或是掃描過(guò)程中外界因素會(huì)引入異常點(diǎn)至點(diǎn)云數(shù)據(jù)中，若不及時(shí)去除異常點(diǎn)會(huì)造成較大的實(shí)驗(yàn)誤差。本文針對(duì)工件三維掃描獲得的點(diǎn)云預(yù)處理方法中去除異常點(diǎn)這一問(wèn)題進(jìn)行研究。
　　三維掃描數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)分為離散異常點(diǎn)和非離散異常點(diǎn)兩類。離散異常點(diǎn)的檢測(cè)相對(duì)比較容易，但

2、是非離散異常點(diǎn)的判定需要更多判斷條件，計(jì)算量和算法復(fù)雜度隨之增加。目前的處理算法普遍存在處理流程復(fù)雜、處理時(shí)間較長(zhǎng)、適用性較差等缺點(diǎn)。
　　本文提出一種兩階段異常點(diǎn)處理方法。第一階段是面向于離散異常點(diǎn)，根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)分布的稀疏程度判定，通過(guò)聚類將數(shù)據(jù)簇分為正常簇集合、疑似簇集合、異常簇集合。第二階段是面向于非離散異常點(diǎn)，判斷的標(biāo)準(zhǔn)是與擬合曲面的貼近程度，利用正常簇集合中的點(diǎn)對(duì)疑似簇集合中各點(diǎn)進(jìn)行鄰近點(diǎn)的投票判斷，根據(jù)疑似點(diǎn)到擬合曲面的

3、距離并遵從少數(shù)服從多數(shù)的原則決定疑似點(diǎn)是否為真正的異常點(diǎn)，最終去掉所有異常點(diǎn)并且保留所有的正常點(diǎn)，得到一個(gè)合理的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型。
　　為了實(shí)驗(yàn)和查看去噪算法各階段處理結(jié)果，本文利用Eclipse和OPENGL開(kāi)發(fā)了一個(gè)數(shù)據(jù)去噪處理程序，包括點(diǎn)云獲取、處理、顯示、存儲(chǔ)四個(gè)模塊，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的導(dǎo)入、數(shù)據(jù)處理、圖像展示和數(shù)據(jù)導(dǎo)出功能。最后對(duì)幾組真實(shí)的工件掃描數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，驗(yàn)證論文所提出的方法既可以有效去除工件模型三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)，