Removing Stray Noise Quickly from Point Cloud Data Based on Sheep Model

机译：基于羊模型的点云数据快速消除杂散噪声

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The noise data could be produced when we scanned the object by Handy 3D scanner due to human factors, the target surface and the instrument itself factors etc. Noised point cloud data could seriously affect the precision and efficiency of three-dimensional reconstruction in late stage. To this problem, we used the sheep body's three-dimensional point cloud data and changed the algorithm of k-nearest neighbors and presented method that combined the k-nearest neighbor denoising and median filtering. Firstly, the improved k-nearest neighbors algorithm could establish topology relationship fast, identify and delete some noise data; then, using the filter method processed the point cloud data and all noise data could be identified and deleted. The experimental results show that the method we presented can eliminate the stray noise from the point cloud data quickly and accurately and keep ideal target.

机译：由于人为因素，目标表面和仪器本身等因素的影响，使用手持式3D扫描仪扫描物体时可能会产生噪声数据。噪声点云数据可能会严重影响后期三维重建的精度和效率。针对这一问题，我们利用羊体的三维点云数据，改变了k近邻算法，提出了将k近邻去噪与中值滤波相结合的方法。首先，改进的k近邻算法可以快速建立拓扑关系，识别和删除一些噪声数据。然后，使用滤波方法处理了点云数据，可以识别并删除所有噪声数据。实验结果表明，本文提出的方法可以快速，准确地消除点云数据中的杂散噪声，并保持理想的目标。

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来源
《IFIP WG 5.14 International conference on computer and computing technologies in agriculture》|2016年|435-441|共7页
会议地点
作者
Chunlan Wang; Heru Xue; Xinhua Jiang; Yanqing Zhou; Liyan Wang;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Scattered point cloud; K-nearest neighbor point; Median filtering Outliers; Noise data;

机译：散点云; K最近邻点;中值过滤离群值;噪音数据;

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