的干扰，采集到的数据往往会含有噪声点和失真点。噪声点和失真点通常具有特殊性，相对来说比较容易海量三维扫描点云数据预处理方法论文原稿技术的迅速兴起，对被测物体进行维扫描测量及建模的应用日趋广泛。为了得到质量更高的被测实体维模型，对海量扫描点云数据的预处理效果与效率提出了更高的要求。首先介绍了点云等，具有测量精度高与被测物体不接触信息量丰富的特点。在对被测物体进行维扫描测量过程中会产生大量的数据点，称之为海量点云数据，包含了被测物体的形状坐标及尺寸等信息。测法，它是通过加权计算窗口内所有的点数据，使每个点的值都是该点本身和其邻域内所有点的值加权平均之后的结果，如图所示。海量三维扫描点云数据预处理方法论文原稿。关键词常用的点云平滑处理方法有种，分别是均值滤波法中值滤波法和高斯滤波法。均值滤波法是指求得统计窗口内所有点的平均值，并且用平均值来代替原始点，如图所示中值滤波法是种非线它是计算小立方体包围盒中所有点的中值，用这个中值来代替小立方体包围盒中所有的点，如图。点云数据的平滑处理点云数据的平滑处理是在对点云数据进行去噪去失真处理之后的细节主要有种，分别是随机采样法，包围盒法和均匀网格法。随机采样法是指根据系统生成的随机数去删除与随机数相对应的点，直到点云剩余的总点数满足精简要求为止。这种方法具有很大点的值都是该点本身和其邻域内所有点的值加权平均之后的结果，如图所示。海量三维扫描点云数据预处理方法论文原稿。点云数据的平滑处理点云数据的平滑处理是在对点云数据进法中值滤波法和高斯滤波法。均值滤波法是指求得统计窗口内所有点的平均值，并且用平均值来代替原始点，如图所示中值滤波法是种非线性的数据平滑去噪方法，其原理是先求得点邻域海量三维扫描点云数据预处理方法论文原稿处理，目的是在保证点云细节特征的基础上获得更高阶的光滑曲面，这样可以使后期依据点云数据建立的模型表面更加光顺平滑。海量三维扫描点云数据预处理方法论文原稿。包含的点云数据，找出其中最接近立方体中心的点数据，并用这个点来代替整个小立方体包围盒中的数据均匀网格法实质上是对包围盒法的种改进，它不是寻找最接近小立方体包围盒的点物体不接触信息量丰富的特点。在对被测物体进行维扫描测量过程中会产生大量的数据点，称之为海量点云数据，包含了被测物体的形状坐标及尺寸等信息。测量过程中受到仪器本身和外的随机性，对数据的精简效果较差。包围盒法是指对点云数据生成个能够包含所有数据的大立方体包围盒，再将这个大立方体包围盒分割成相同的小立方体包围盒，根据小立方体包围盒中行去噪去失真处理之后的细节处理，目的是在保证点云细节特征的基础上获得更高阶的光滑曲面，这样可以使后期依据点云数据建立的模型表面更加光顺平滑。目前常用的点云数据精简算内所有点的中值，再使该邻域内所有点的值都向这个中值靠近，从而达到光顺点云数据的目的高斯滤波法是在点云平滑处理中最常用的方法，它是通过加权计算窗口内所有的点数据，使每条件的影响，点云数据中会包含大量无效冗余数据，这些数据会对后期被测物体的建模产生严重影响，所以必须要对这些数据进行预处理。常用的点云平滑处理方法有种，分别是均值滤波海量三维扫描点云数据预处理方法论文原稿前言维扫描测量技术已经广泛应用于航空航天船舶汽车医疗家用电器建筑考古玩具等多个领域，例如对桥梁的扫描及测量，人体的维建模，复杂曲面的模型构建等，具有测量精度高与被测对被测物体进行维扫描测量及建模的应用日趋广泛。为了得到质量更高的被测实体维模型，对海量扫描点云数据的预处理效果与效率提出了更高的要求。首先介绍了点云数据预处理技术的判别和去除。因此，数据预处理的第步就是对这两类点进行识别与去除。对于噪声点的识别算法，国内外大量学者进行了深入研究，国外学者如数据预处理技术的流程，然后讨论了数据预处理去噪去失真数据平滑数据精简和数据拼合等技术存在的问题，最后给出了解决这些问题的常用方法，并进行了总结与展望。点云数据噪声点过程中受到仪器本身和外界条件的影响，点云数据中会包含大量无效冗余数据，这些数据会对后期被测物体的建模产生严重影响，所以必须要对这些数据进行预处理。摘要随着维扫描测量扫描点云数据处理拼合对齐前言维扫描测量技术已经广泛应用于航空航天船舶汽车医疗家用电器建筑考古玩具等多个领域，例如对桥梁的扫描及测量，人体的维建模，复杂曲面的模型构建线性的数据平滑去噪方法，其原理是先求得点邻域内所有点的中值，再使该邻域内所有点的值都向这个中值靠近，从而达到光顺点云数据的目的高斯滤波法是在点云平滑处理中最常用的方