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基于最小二乘密度聚类的城市点云去噪算法

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点云作为一种简便的三维表达方式,已经被大量应用在城市三维数字化中,但是城市对象的复杂多变,导致城市点云相较于其他场景点云,其较为复杂,去噪难度更高,去噪精度要求更高.为了解决城市点云的去噪问题,本文从高维特征密度空间出发,采用最小二乘密度聚类约束,遵循标准阈值原则设计了一种新的算法.本算法先构建高维特征密度空间,再用最小二乘算法求解各维度密度拟合曲线,最后根据标准阈值原则提取各维度合限点集的交集,即为目标点集.实验表明:本文算法针对城市场景中的点云具有较高的精度与较好的剔除效果,满足城市点云去噪任务的要求,达到了预期的效果.
Urban point cloud denoising algorithm based on least square density clustering

杨鹏、刘德儿、刘靖钰、邹纪伟、张荷苑、陈增辉

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江西理工大学建筑与测绘工程学院,江西 赣州341000

成都大学中国东盟艺术学院,四川 成都610106

最小二乘 密度聚类 城市点云 点云去噪 特征密度

国家自然科学基金国家自然科学基金江西省自然科学基金

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2020

10.3969/j.issn.1001-5078.2020.11.019

激光与红外
华北光电技术研究所

激光与红外

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.723
ISSN：1001-5078
年,卷(期)：2020.50(11)
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