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作者：贾朝阳;陈岳坪;苏宇;
单位：广西科技大学机械与汽车工程学院;
摘要：为保证去除三维散乱点云数据噪声的同时能够保持模型的局部特征，提出了一种基于距离阈值和密度区分改进的点云去噪算法。通过引进比例因子ω来改进统计滤波的距离阈值表达式，调整ω的大小，在去噪的同时保持点云模型的局部特征。利用K-D Tree方法建立点云模型的拓扑结构，将点云数据分为大密度点和小密度点两类，对大密度点进行体素滤波。将大密度点滤波后的点集与小密度点集整合得到最后的点云模型。实验结果表明，本文算法对不同类型噪声的去噪效果稳定且良好，在去噪的同时能够有效保持点云模型的局部特征。经算法处理后点云数据的精度有较大提升，最高可达75.37%,且对不同强度的噪声模型具有较强的鲁棒性。
关键词：点云去噪;;距离阈值;;密度区分;;精度提升
基金资助：国家自然科学基金(52165054);; 广西自然科学基金(2020GXNSFAA1591);; 2016年广西高校高水平创新团队及卓越学者计划资助项目(桂教人[2016]42号);; 广西科技大学自然科学资金项目(197315);广西科技大学创新团队支持计划项目(科大科研发[2017]64号)
