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摘要
针对复杂场景中三维点云噪声数据影响人体三维重建效率、精度的问题,提出一种基于深度信息的三维点云去噪方法。首先使用Kinect三维扫描仪获取场景中人体的三维深度噪声数据,采用多模型数据融合方法进行预处理,然后通过改进的C均值算法去除离群点噪声并进行聚类,最后利用深度数据双边滤波方法对高频信息进行处理。通过实验对比验证,论文方法能够有效地除去大尺度噪声和光顺小尺度噪声,并保留数据的完整性。
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针对复杂场景中三维点云噪声数据影响人体三维重建效率、精度的问题,提出一种基于深度信息的三维点云去噪方法。首先使用Kinect三维扫描仪获取场景中人体的三维深度噪声数据,采用多模型数据融合方法进行预处理,然后通过改进的C均值算法去除离群点噪声并进行聚类,最后利用深度数据双边滤波方法对高频信息进行处理。通过实验对比验证,论文方法能够有效地除去大尺度噪声和光顺小尺度噪声,并保留数据的完整性。
