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申请/专利权人：常州市新科汽车电子有限公司
摘要：本发明公开了一种基于KNN的自适应噪声滤波方法，涉及数字图像处理技术领域，包括通过摄像头获取原始点云图像；对原始点云图像中的每个原始点进行邻域点遍历；令每个原始点的自适应邻域参数k初始为0，邻域点数N初始为0，遍历邻域点；当每个原始点的邻域点数N不变时，则结束遍历，此时每个原始点的自适应邻域参数k确定；通过邻域点数N和点云球密度生成惩罚因子C；加入惩罚因子C计算平均距离；通过统计滤波方式分离原始点中的主体点和离群点，将所述离群点过滤。本发明基于KNN的噪声滤波算法中全局邻域参数从固定值扩展到根据每个原始点的不同而自适应设置，该方法能够更好的区分离群点云团和主体点云团，取得更好的噪声滤除效果。
主权项：1.一种基于KNN的自适应噪声滤波方法，其特征在于，先获取原始点云图像，再使用图像处理技术对所述原始点云图像进行处理，通过自适应噪声滤波方法对所述原始点云图像进行滤波，按照以下步骤进行：步骤一：通过含激光雷达技术的摄像头获取所述原始点云图像，所述原始点云图像由多个原始点组成，这些原始点包含三维信息；步骤二：对所述原始点云图像中的每个原始点进行邻域点遍历；步骤三：令每个原始点的自适应邻域参数k初始为0，邻域点数N初始为0，然后遍历邻域点；步骤四：若判断遍历的邻域点是当前原始点的邻域点，则当前原始点的自适应邻域参数k加1，邻域点数N加1；否则当前原始点的初始邻域参数k加1，邻域点数N不变；步骤五：当每个原始点的邻域点数N不变时，则结束遍历，此时每个原始点的自适应邻域参数k确定；步骤六：通过邻域点数N和点云球密度生成惩罚因子C；步骤七：加入所述惩罚因子C计算平均距离；步骤八：通过统计滤波方式判断并分离出离群点，将所述离群点过滤。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州市新科汽车电子有限公司 一种基于KNN的自适应噪声滤波方法
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