基于改進DBSCAN和距離共識評估的分段點云去噪方法

摘要： 針對點云數(shù)據(jù)中噪聲點的剔除問題，提出了一種基于改進DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)算法的多尺度點云去噪方法。應(yīng)用統(tǒng)計濾波對孤立離群點進行預(yù)篩選，去除點云中的大尺度噪聲；對DBSCAN算法進行優(yōu)化，減少算法時間復(fù)雜度和實現(xiàn)參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整，以此將點云分為正常簇、疑似簇及異常簇，并... （共10頁）