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J-GLOBAL ID：201702277301161513   整理番号：17A0207667

密度K-平均と改良双方向フィルタリングに基づく適応型雑音除去アルゴリズムを採用した。【JST・京大機械翻訳】

Points cloud self-adaptive denoising algorithm based on densityk-means and improved bilateral fitering

著者 (4件)： Guo Jin (Tian Fu College of Southwestern University of Finance and Economic) ,  Chen Xiaoning (Tian Fu College of Southwestern University of Finance and Economic) ,  Lu Junmin (Tian Fu College of Southwestern University of Finance and Economic) ,  Xu Hongyan (Tian Fu College of Southwestern University of Finance and Economic)
資料名： Chuanganqi yu Weixitong  (Chuanganqi yu Weixitong)
巻： 35  号： 7  ページ： 147-149,153  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2884A  ISSN： 2096-2436  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 位相シフト光構造測定システムによって得られた三次元点雲は,ノイズを避けることができない。密度K平均値(K-平均)クラスタリングアルゴリズムを用いて,点雲を大規模雑音点と小規模雑音点に分割し,近傍点の数と点の数を設定して孤立点を除去した。クラス内の距離とクラス間の距離の比率を評価関数として使用し,最適クラスタ数を得た。実際の点雲における小さなスケールのノイズ点に対して,ロバスト性の強い改良型二重フィルタを採用して,フェアを実行した。実験結果は以下を示す。密度K-平均と改良二重結合フィルタに基づく点云去噪アルゴリズムは,効果的に各種類のノイズ点を取り除くことができて,平均的曲率アルゴリズムと特性選択に基づく2つのフィルタリングアルゴリズムと比較して,ノイズ除去効率はそれぞれ24%と16%増加した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *フィルタ ,  三次元 ,  評価関数 ,  *アルゴリズム ,  *雑音 ,  クラスタ ,  位相シフト ,  曲率 ,  *フィルタリング ,  ロバスト性 ,  計測システム ,  雑音低減 ,  小規模 ,  *雑音除去
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： multiple frequency phase-shift ,  k-means clustering ,  bilateral filtering ,  points cloud ,  curvity

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 密度 ,  平均 ,  双方向 ,  フィルタリング ,  雑音除去 ,  アルゴリズム ,  採用