人体扫描点云的降噪方法

目前，对扫描点云中噪声点的处理主要有两种常用方法：

（1）选点修改法

通过调整噪声点的位置来消除噪声点的影响，使曲线、曲面变得光顺，其中噪声点的判别和噪声点位置的调整是处理关键。

（2）选点删除法

直接将噪声点删除，其关键是优化噪声点的判别算法。

根据前文分析，扫描点云中可能存在两类噪声点。其中，第一类噪声点——重叠点，它们是人体真实数据点，反映着人体表面特征，所以不能其直接删除，而调整点的位置也不能完全消除它们对扫描线光顺的影响；另外重叠点使点云数据显得冗余，增加了处理数据量。第二类噪声点——远离点，对于人体真实数据点来说是多余的，通常将相邻两点之间的距离与预先设定的距离阈值进行比较即可判别，但如果扫描线上存在孔洞，用该方法则有可能把孔洞的边界点误认为是远离点。

通过以上分析，不管扫描线上是否存在孔洞，若相邻的点为真实人体数据点，则它们与扫描线几何中心点PC之间的距离值变化很小，据此可以判别远离点，并在该基础上通过点到直线的距离可以判别重叠点（图2-4）。

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图2-4　重叠点和远离点

①计算扫描线的几何中心点PC，并设置长度差阈值Δl和距离差阈值Δd。

②将扫描线上的数据点pi、pi＋1与PC相连接，计算PCpi、PCpi＋1线段长度li、li＋1；建立PCpi的直线方程：

③若｜li－li＋1｜＞Δl，则pi＋1为远离点，将其删除，并将其后面的点前移，若｜li－li＋1｜≤Δl，则pi＋1为真实人体数据点，代入公式（2-1），若：

则pi＋1与pi为的重叠点，并判断pi＋2与pi是否为重叠点，如果是，则接着对下一个点进行；如果不是，则计算重叠点坐标的平均值做为新点坐标，用该点代替所有重叠点，并将重叠点后面的点前移。