群体智能点云光顺去噪算法

为避免点云数据处理过程中的过光顺和局部失真现象，利用基于核函数的蚁群聚类算法对点云数据进行分析,在高维特征空间达到线性可聚的目的。通过核函数将散乱数据点的曲率及法矢映射到高维特征空间,并将它们在特征空间的加权距离作为相似性的度量，来分析可能的噪声点和局部特征。对法矢进行光顺调整时,采用类内方差自适应地确定调整阈值。实验结果表明，该算法比经典算法有明显的改善,并且较好地保留了原始数据的一些特征信息。