《表6 本文方法中使用的参数设置》

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《基于法向量距离分类的散乱点云数据去噪》


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表6为本文方法中所使用的参数的最优设置。实验所选择的Bunny模型和Fandisk模型的平滑区域和非平滑区域划分比较明显,且包含尖锐特征和细节特征,满足实验对点云模型的要求。应用Matlab软件给Bunny模型添加信噪比为RSN=25 dB,35 dB的高斯白噪声,图12(a)、(b)为添加噪声的重构光照模型。Fandisk模型添加了信噪比为RSN=35 dB,45 dB的高斯白噪声,其重构光照模型如图13(a)和(b)所示。用本文方法去噪后,得到如图12(c)、(d)和图13(c)、(d)的结果。去噪后的点云模型可通过Geomagic软件进行偏差分析,偏差结果如表7所示。图14为去噪后点云模型的偏差色谱图。从偏差分析结果中可知,随着噪声的增加,误差和偏差相应增大,但始终在小范围内浮动,误差和偏差仍旧偏小,说明去噪效果较好。去噪后点云模型的特征信息也得到很好的保留,证明方法的鲁棒性较好。