[1]王岩,曲金博,由迎春.古建筑物三维点云数据去噪方法[J].沈阳建筑大学学报(自科版),2019,(6):1074-1081.[doi:10.11717/j.issn:2095-1922.2019.06.15]
点击复制

古建筑物三维点云数据去噪方法()
分享到:

沈阳建筑大学学报(自科版)[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2019年第6期
页码:
1074-1081
栏目:
土木工程
出版日期:
2019-12-09

文章信息/Info

作者:
王岩曲金博由迎春
关键词:
k-means聚类算法双边滤波古建筑光顺
DOI:
10.11717/j.issn:2095-1922.2019.06.15
摘要:
目的 研究k-means聚类算法和双边滤波去噪算法,解决古建筑物在建模中如何减少噪声点的问题.方法 使用k-means聚类算法对点云数据进行k个集群划分,选择合适集群,获得最佳K值进行点云去噪,使用双边滤波算法对点云数据进行滤波去噪,选用Fandisk点云数据、bunny点云数据、沈阳建筑大学古建筑物老校门和八王书院点云数据进行去噪实验.结果 选用的仿真模型和古建筑模型经过处理,点云数据模型表面光滑,边界特征保持良好.结论 所提方法有效地去除了噪声点,增强了点云数据模型的光滑的和光顺度.

相似文献/References:

[1]王井利 陈薪文 王继野.基于地铁隧道点云数据的组合滤波算法[J].沈阳建筑大学学报(自科版),2020,(3):520.[doi:10.11717/j.issn:2095-1922.2020.03.17]

更新日期/Last Update: 2019-12-09