贵州省科技厅工业攻关项目(GZ[2012]3017)
- 作品数：3 被引量：7H指数：1
- 相关作者：谢晓尧刘嵩胡文嘉更多>>
- 相关机构：贵州师范大学更多>>
- 发文基金：贵州省科技厅工业攻关项目贵州省科学技术基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于频率直方图的K邻域稀疏离群点移除算法
- 2016年
- 在点云预处理阶段,传统的基于k邻域的稀疏离群点移除算法尚存在一些不足。在点云的处理过程中,关于k邻域的大小以及所要滤去的稀疏离群点的噪声阈值方面,没有给出合理的选取方案。通过对散乱点云传统k近邻稀疏离群点移除算法的分析与研究,提出一种基于k邻域平均距离的频率直方图的分析方法,对传统基于k邻域的离群点移除算法进行了改进。通过该方法可以有效选取合理的k值与噪声阈值。该方法通过对散乱点云设置依次增大的k值,生成k邻域平均距离的统计直方图,分析统计直方图来确定k邻域值的适当大小。针对适当的k值,选取合理的噪声阈值对其进行去噪处理。通过这种方法,为稀疏离群点移除算法中k值和噪声阈值的选取提供了理论依据,提高了点云搜索效率的同时有效防止了离群点的过度删除。
- 郭子选谢晓尧刘嵩
- 关键词：散乱点云K近邻直方图
- 基于特征恢复的离群点移除算法的研究被引量：1
- 2016年
- 点云预处理是点云处理很重要的一个环节,在移除稀疏离群点的过程中,点云密度不均会造成有用信息的过度删除。针对这个问题,提出了一种基于特征恢复的离群点移除算法。首先使用传统基于统计的k邻域稀疏离群点移除算法移除稀疏离群点,然后针对过度删除的情况采用RANSAC算法对点云特征进行恢复。实验结果表明,经过恢复的点云数据,相对于单纯依靠传统离群点移除算法处理后的点云数据,过度删除现象有明显改善。由此得出,基于特征恢复的离群点移除算法可以有效删除稀疏离群点,减小对噪声阈值的依赖,同时有效抑制了由于密度不均匀导致的点云数据的过度删除。
- 郭子选谢晓尧刘嵩
- 关键词：三维激光扫描仪
- 基于二维云模型的主机安全等级评估研究被引量：6
- 2016年
- 针对信息安全等级保护测评中主机安全等级判定的随机性和模糊性,提出基于二维云模型的主机安全等级评估的方法。首先根据主机安全测评中的两个模块测评结果的等级划分,构造主机安全等级评估规则;接着通过云发生器依据每条规则的两组数字特征构建基于二维云模型的主机安全等级评估云图,再根据评估云图投影出等级评估的投影面,实现主机安全等级评估的定量划分并克服评估结果的模糊性和随机性。通过实例验证,此方法简单有效可行,兼顾主机测评中的两个测评模块对主机安全的影响,能够定量地对主机安全等级进行精确的评估,具有一定的应用价值。
- 胡文嘉谢晓尧
- 关键词：云发生器二维云模型
