使用k-d树进行无序点云去噪
来源:互联网 发布:谭浩强c语言电子书pdf 编辑:程序博客网 时间:2024/06/16 13:31
离散点云的点之间是没有拓扑结构的,因此为了找到它的几何属性,可以找到各点的邻域结构。对于采样点
那么寻找K-nearest neighbours的方法主要由以下三种:
* 八叉树法
* 空间网格法
* k-d树法
一、八叉树法
(1)首先确定数据点集最小包围盒的边长
(2)把点云包围盒平均分成8个小的包围盒,对包含多个采样点的包围盒继续分割,直到达到递归的终止条件,分割过程用八叉树记录;
(3)广度遍历八叉树,利用数据点的空间分布与包围盒的空间关系,快速搜索出任意采样点
二、空间网格法
空间网格法也是基于对空间包围盒的划分,首先确定出包围盒的大小
这样不仅确定了空间结构,而且可以精化点云数据。
三、k-d树法
1、k-d树的构建过程
下面以构建二维空间的k-d树为例,介绍一种k-d树的生成的方法。
(1)首先按
(2)对分隔好的空间按照
这样的分割过程就对应于一个二叉树,每个分割线对应于一个分支,每个点对应于一个叶子节点。
2、k-d树的搜索过程
假设这里已经存在一棵已经建立好的二叉树,如下图所示:
这是对一组二维点集
现在有一点
(1)首先在建立好的k-d树上进行遍历,因为
(2)计算
可见该圆与
所以最终找的最近邻点为
这里有一个博客对k-d树的建立与查找讲得很详细,我的例子就是参考的它的,感谢。
http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2429382.html
四、根据k-d树进行无序点云去噪
(1)根据点云数据生成k-d树,建立点云的拓扑关系;
(2)查找任一点的的邻域;
(3)计算该点与邻域内各点的距离取平均值;
(4)判断该平均值是否超过阈值,若超过则判定该点为噪点,进行去除。
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