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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明涉及点云去噪技术领域，解决了传统点云去噪方法存在信息损失以及效率低、处理效果不佳的技术问题，尤其涉及一种基于局部DCT的点云去噪方法，包括以下步骤：点云数据分块获得若干高度范围为Z的点云高度块；基于核点的点云存在性变换，获得在点云高度块内大小为的二维核点；离散余弦变换、截断或者滤波、逆离散余弦变换获得点云高度块的核点存在性信息；还原点云数据得到去噪的原始点云坐标。本发明利用局部离散余弦变换的方法，在保留点云数据的细节信息的同时，有效地去除了噪声，提高了点云数据的质量和准确性。

主权项：1.一种基于局部DCT的点云去噪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、对原始点云数据P中所有的点进行下采样构建局部坐标系，并基于局部坐标系为每个下采样点选取若干高度范围为Z的点云高度块，具体过程包括以下步骤：S11、对原始点云数据P中所有的点进行下采样，，得到由若干下采样点构成的下采样点集，，并基于PCA方法计算出每个下采样点的法向量；S12、对每个下采样点建立局部坐标系，其中轴对应该下采样点的法向量，轴和轴均为垂直于轴平面随机选取的互相垂直的单位向量；S13、根据设定的最小阈值和最大阈值，为每个下采样点所在的局部坐标系选取高度范围为的点云高度块；S2、在点云高度块空间中采样均匀分布的二维核点，并计算影响同一二维核点坐标信息分布的重要性程度，具体过程包括以下步骤：S21、将每个点云高度块内的下采样点映射到二维平面生成若干空间点，得到由若干空间点组成的二维平面空间点云集合G，并在二维平面空间点云集合G中以大小采样均匀分布的二维核点；S22、计算空间点到包围该点的四个二维核点的相关程度，并根据相关程度将空间点的存在性不同程度地分布到四个二维核点当中；S23、对二维平面空间点云集合G内的每个空间点进行计算，并将所有影响同一二维核点的相关程度相加得到所有核点的重要性程度；S3、根据重要性程度进行基于核点的点云存在性变换获得在点云高度块内大小为的二维核点；S4、基于离散余弦变换算法DCT对二维核点进行处理获得点云高度块的核点存在性信息，具体过程包括以下步骤：S41、采用离散余弦变换算法DCT对二维核点的存在性进行频率域转换；S42、将频率域转换得到的左上角高频信号置0，同时保留右下角的低频信号；S43、采用逆离散余弦变换算法DCT将频率域的频域信号重新还原为原始的空间域信号，得到经过去噪后的点云高度块的核点存在性信息；S5、根据核点存在性信息将二维核点还原成离散的原始点云坐标。

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百度查询： 南京航空航天大学 一种基于局部DCT的点云去噪方法