[发明专利]基于统计流形曲率的带高密度噪声点云的数据处理方法在审
| 申请号： | 202111304648.4 | 申请日： | 2021-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN114004952A | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 罗翼昊;程永强;孙华飞 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学;中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06T17/20 | 分类号： | G06T17/20;G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于统计流形曲率的带高密度噪声点云的数据处理方法，解决在点云数降噪中面临的高密度噪音降噪困难、结构化信息被破坏、参数依赖性强等技术问题，属于机器学习和图形图像处理技术领域。本方法提出用曲率来刻画结构化信息量。首先，利用K近邻选出每一点的邻域，通过局部统计求出邻域点集的协方差矩阵，从而将待处理点云投射到正定对称流形上。然后，计算像点在正定对称流形上的韦瑟斯坦数量曲率。之后，对韦瑟斯坦数量曲率在各小区间段进行直方图统计，找出曲率阈值。最后，对比每个像点曲率与曲率阈值的大小，判定其原像点的来源，并将来自结构化点云数据作为降噪后的点云输出。本方法与现有点云简化方法相比，具有明显优势。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 统计 流形 曲率 高密度 噪声 数据处理 方法 | ||
【主权项】：
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