基于距离统计的有序纹理点云离群点检测

摘要

三维数据的离群点检测是纹理点云数据处理的重要内容之一,为了有效快速地检测离群点,根据纹理点云的有序结构特征,提出了基于距离统计的检测算法.首先在每个点到其K邻域中其他点距离的基础上计算出K邻域距离;然后根据有序点云中该距离符合正态分布的特点和正态分布3σ定理,将超出3倍方差范围的点认定为离群点.实验结果显示算法采用曼哈顿-最大距离进行检测,当K为4时可以更加快速准确地将有序点云中的离群点检测出来.由此得出,基于距离统计的算法可以有效地将离群点检测出来,同时成功地应用于纹理点云的离群点检测.