基于三维激光扫描数据滤波算法的研究任文龙论文_任文龙

摘要：本文主要介绍了三维激光扫描技术在当今社会的应用情况及其基本原理；由于该技术在实际操作中受外界影响较大，使获得的数据被噪声点污染，因此在获取的数据在应用之前必须进行降噪处理，降噪的目标是去除点云数据中的噪声点，同时要保持模型表面光滑和点云模型的尖锐特征及其几何边缘的特征信息。本文主要采用基于去除离群点算法和改进自适应的三边滤波算法的基础上提出一种基于法矢修正的点云去噪平滑算法，并通过实验证明明显优于传统上的双边滤波、拉普拉斯等经典的滤波算法。

关键词: 三维激光扫描; 双边滤波; 拉普拉斯滤波

1 三维激光扫描系统的分类及工作原理

脉冲式激光测距由激光器对目标发射脉冲波，由内置的光电元件接收仪器发射和目标物体发射过来的脉冲波，经内置的计时器测定激光束发射和接收的时间，通过这个时间差计算待求距离。相位式激光测距该相位式仪器内置的电元件发出光，经调制器调制后，光将以高频信号为载体进行传播，并与信号发生一样的周期性变化，直接打到反射镜上，光被反射回来后由仪器内部元件所接收，相位计将反射回来的光信号进行相位比较，就能够得到被测目标物体距离的相位差。

2 点云数据滤波

2.1三维激光扫描技术噪声分析

本文主要论述的内容是如何去除数据中的噪声并进行光滑处理；采集数据的三维坐标集由公式{Pi=(Xi,Yi,Zi)| Xi,Yi,Zi R3}表示。依据测量平差的相关内容可知，扫描的被测目标的坐标值f(Xi,Yi,Zi)是由其真实值α(Xi,Yi,Zi)和测量误差值e(Xi,Yi,Zi)所组成的。其中真实值坐标可分为随机性分量αQ(Xi,Yi,Zi)和确定性分量αS(Xi,Yi,Zi)两部分；测量误差e(Xi,Yi,Zi)又进一步的被细分为系统误差α(Xi,Yi,Zi)和随机误差β(Xi,Yi,Zi)两部分[4] 那么测量的三维点的坐标值可以表示为如（2-2)形式：

公式αQ (Xi,Yi,Zi)中代表被测物体在没有误差情况下的值，αS(Xi,Yi,Zi)表示被测对象自身因素导致与实际值的误差，f(Xi,Yi,Zi)表示系统误差，β(Xi,Yi,Zi)表示外界因素所产生的随机误差。在进行三维模型重构时，为了使模型重建后与真实物体几何相似性，有必要消除因设备本身及外部因素所产生的影响，使得带有系统误差的坐标集f(Xi,Yi,Zi)转化为理想状态下的坐标集αQ (Xi,Yi,Zi)。αS(Xi,Yi,Zi)和β(Xi,Yi,Zi)分别表示为频率比较高和频带比较宽的函数，这种数据点被称为毛刺点，我们可以采用去除离群点（大噪声）的方法进行滤除，但是运用此方法却难以分辨出小噪声点（曲面变化频率较小的点），对于去除数据中的小噪声点。

2.2点云数据滤波分类

点云数据滤波分为有序点云数据滤波和散乱点云数据滤波，其中有序的点云数据可通过图像处理噪声点的方式处理降噪方法有中值滤波、高斯滤波和均值滤波。散乱点云数据滤波降噪比有序点云数据降噪更为复杂，滤波算法有双边滤波、三边滤波、拉普拉斯滤波等，

3基于法矢修正的点云去噪平滑算法

本章将围绕把离群点和噪声点分别进行处理，然后提出本文的核心算法即基于统计分析技术和三边滤波提出了法矢修正的降噪算法，其降噪的主要过程为：

这种滤波方法在去噪和保特征方面明显优于传统上的滤波方法。下面是本文提出的算法处理过程如图1所示。

图1 基于法矢修正的去噪平滑算法过程

4实验结果及分析

将采用古塔的点云数据来检验基于法矢修正的去噪平滑算法的效果。图2为验证基于法矢修正的去除离群点算法的古塔效果图，去除离群点算法的效果对比如图2（a）和（b）所示，（a）为古塔的原始点云，（b）利用算法滤除的离群点，依图所示，运用全局统计分析技术的算法可以去除原始数据中的离群点，即能减少后续数据处理的计算时间，改善了点云数据的质量。（c）为只运用全局统计分析技术去除离群点后直接重构的效果，（d）运用基于法矢修正的去噪平滑后的效果。

图2古塔点云实验比较

（c）为只进行去除离群点未进行其他数据处理步骤的重构效果，可以看到点云重构出现的空洞较多，说明只进行离群点去除，而没有进行其他数据的处理，将仍然存在影响点模型重构效果的一些小噪声点。（d）为采用基于法矢修正的算法进行建模的效果图，可以看到点云模型上的空洞很少，模型表面棱角处的尖锐特征信息保持的也较好，因此本文的基于法矢修正的点云去躁平滑算法不仅能够很好的去噪离群点，而且能有效的平滑小噪声对点云的影响。

参考文献

[1] 陈栋.相位式激光测距的相关技术研究[D].中国科学院研究生院（光电技术研究所）,2014.

[2] 徐俊峰.激光三角法测距系统[D].长春理工大学,2012.

论文作者:任文龙

论文发表刊物:《工程管理前沿》2020年第6期

论文发表时间:2020/5/9