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文档简介

激光点云数据的去噪算法研究的广泛应用推动了三维点云数据的快速发展。由点云数据处理中，这些噪声会严重干扰几何分析、拓扑分析和机等应用。因此，精确和高效地去除三维点云噪声已成为当前三维三维激光点云数据去噪领域的研究现状进行综述，并对点云数据预处理的重要环节，其主要的基本思路是点集中的局部结构信息，通过分析和利用样本点的统计特性以空间关系，从点云数据中准确地提取信息，同时去除无用或者的方法、基于形态学的方法、基于数据拟合的方法等。下面分的方法是三维点云去噪中应用最广泛的一种方法。这种方原理是使用不同的滤波器对点云数据进行处理，以实现去除噪的。其中，最常用的滤波器包括：中值滤波、高斯滤波、均值去除噪声的目的。在基于滤波的点云去噪方法中，当滤波器的小于噪声点集的尺寸时，就能够去除噪声点。但是这种方法的除噪点的同时往往会损失真实数据点，从而影响三维模型的后的方法是三维点云去噪的另一种重要方法。这种方法的基理是通过子采样的方式对点云数据进行降采样处理，进而减少数据量和数据噪声。当前最常用的采样方法包括：基于体积的采样方法于网格的采样方法。基于体积的采样方法使用定长区间的球状体进样，可以有效地去除噪声点，保留数据点较好，但是无法生成完整维模型。基于网格的采样方法则使用网格覆盖点云数据，从而获取点云，去除噪声的同时还能够维持足够的数据点数量，生成较为完形态学的方法学的方法相对于前两种方法，在去除噪声的同时，还可以多的数据信息。这种方法的基本思想是基于形态学理论，用一些算子进行操作，去除噪声点并保留真实数据点，从而实现三维点的目的。这种方法的优点是具有良好的局部结构保持能力。其中的形态学算子包括：膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。此外，近基于数学形态学的方法也广泛应用于三维点云去噪领域，而且取拟合的方法是一种通过对点云数据进行全局分析的去噪方基本思想是通过拟合出点云数据的数学模型，去除噪声点并保留。这种方法的优点是可以同时去除点云中所有的噪声点。但是其比较明显，如模型参数的选择会对去噪效果产生较大的影响，而学的去噪方法较为优秀。其次，基于采样的方法是最主流的一该方法的优点在于其能够生

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