龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：北京理工大学;中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明涉及一种基于统计流形曲率的带高密度噪声点云的数据处理方法，解决在点云数降噪中面临的高密度噪音降噪困难、结构化信息被破坏、参数依赖性强等技术问题，属于机器学习和图形图像处理技术领域。本方法提出用曲率来刻画结构化信息量。首先，利用K近邻选出每一点的邻域，通过局部统计求出邻域点集的协方差矩阵，从而将待处理点云投射到正定对称流形上。然后，计算像点在正定对称流形上的韦瑟斯坦数量曲率。之后，对韦瑟斯坦数量曲率在各小区间段进行直方图统计，找出曲率阈值。最后，对比每个像点曲率与曲率阈值的大小，判定其原像点的来源，并将来自结构化点云数据作为降噪后的点云输出。本方法与现有点云简化方法相比，具有明显优势。
主权项：1.基于统计流形曲率的带高密度噪声点云的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：首先，利用K近邻选算法出每一点的邻域，通过局部统计求出邻域点集的协方差矩阵，从而将待处理点云投射到正定对称流形上；然后，计算像点在正定对称流形上的韦瑟斯坦数量曲率；之后，对韦瑟斯坦数量曲率进行直方图统计，自适应选取阈值曲率；最后，对比每个像点曲率与曲率阈值的大小，判定其原像点的来源，即，将像点曲率大于阈值的原像点认定为来自结构化点云数据，将像点曲率小于阈值的原像点认定为来自结构化点云数据认定为来自背景噪声；将来自结构化点云数据作为降噪后的点云输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 中国人民解放军国防科技大学 基于统计流形曲率的带高密度噪声点云的数据处理方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号