一种改进的自适应阈值分块曲面滤波方法

针对传统的分块曲面滤波算法使用固定阈值进行滤波时造成的误分现象,提出了一种改进的自适应阈值分块曲面滤波算法。首先采用高斯滤波以及K-D树(K-dimensional树)滤波对异常点云进行剔除;然后利用网格法对点云进行逐级分块,并以曲面拟合的方式自动获取块域种子点,降低种子区域过大造成的滤波影响,从而建立了顾及块域面积及块域内最大高差两个因素的滤波阈值自适应模型。利用3组不同的数据对传统算法与改进算法进行滤波对比试验,结果表明改进方法不仅解决了人工选取种子点带来的问题,还能有效降低两类误差,充分验证了改进算法的可靠性。