改进C均值算法提升三维点云去噪精度

本文主要探讨了在三维点云数据处理领域的一项重要研究，即"应用于三维点云数据去噪的改进C均值算法"。三维点云数据，作为从现实世界获取的立体几何信息，是考古挖掘等领域的宝贵资源，它能够提供对复杂对象表面的精确描述。然而，由于三维激光扫描仪的特性，数据中常常包含难以区分的离群点和噪声，这对后续的数据分析和处理提出了挑战。 原始的研究指出，传统的C均值算法在处理这类问题时存在不足。为了解决这一难题，研究人员提出了一种创新方法，即引入模糊聚类权重因子。这个改进策略通过调整类内距离和类间距离，使得离群点的特征更加明显，从而降低了识别它们的难度。在去噪过程中，算法首先利用改进的C均值算法来识别并分类大尺度的噪声，然后应用双边滤波算法进一步处理小尺度噪声，以保持数据的有效性和完整性。 实验结果对比显示，相比于密度聚类算法、正交整体最小二乘平面拟合和基于特征选择的双边滤波点云去噪算法，该改进C均值算法在去噪准确度上分别有显著提升，提升了7.3%、6.5%和6.0%的性能。这表明该算法不仅能够有效地去除大尺度噪声，还能在保持数据质量的同时，减少对有效数据的误判或损失。 这项论文的研究成果对于提升三维点云数据的处理效率和准确性具有重要意义，为实际应用提供了更为稳健和高效的去噪解决方案，尤其是在考古学、建筑设计以及其他依赖于精确三维数据的领域。通过引入模糊权重机制，改进的C均值算法为复杂数据集的处理开辟了新途径，为未来的深度学习和人工智能技术在三维数据处理中的应用奠定了坚实的基础。