基于RANSAC分割的点云数据K-近邻去噪算法研究

针对基于TOF深度相机的空间目标表面重建的点云源数据容易受到仪器本身、扫描环境、外界干扰等影响,而含有大量的无效点和噪声点,增加了计算负担且影响了重建质量等问题,提出了一种基于随机采样一致性背景分割的点云K-近邻去噪方法,以消除目标数据的异常值和无效点。首先,改进RANSAC算法,通过设置不同的阙值对原始点云进行背景分割,以确保准确提取待重建目标的主要特征。然后,通过K-近邻点云平均算法和双边滤波算法移除离群点,最后使用体素化网格方法实现点云大数据的下采样,简化了目标点云,保留了局部特征,加快了曲面重建速度。实验结果表明,该算法能够有效的剔除噪声点,准确率高,实时性好,满足应用的要求。