如何在MATLAB中插入和平滑3D点云？

Question

我希望得到一些我面临的点云数据处理问题的帮助。基本上，我有很多点云数据，不完整和噪音。因此，我的目标是在“斑块区域”中对数据缺失进行近似，并应用某种形式的光线平滑来过滤噪声。

我第一次尝试解决这个问题是MATLAB中的插值方法。这个执行如下并提供了良好的结果，因为工作XY网格上的插值Z点看起来像我期望的形状。

% Load Point Cloud:
Point_Cloud  = importdata(‘Point_Cloud_1.txt')
x            = Point_Cloud(1,:)';
y            = Point_Cloud(2,:)';
z            = Point_Cloud(3,:)';

% Interpolate inspection points:
Density = 300;
[X,Y]   = meshgrid(linspace(min(x), max(x), Density), linspace(min(y), max(y), Density));
F       = scatteredInterpolant(x, y, z, 'natural','linear');
Z       = F(X,Y);
Int_PC  = [reshape(X,Density^2,1) reshape(Y,Density^2,1) reshape(Z,Density^2,1)];
Int_PC(any(isnan(Int_PC{i}),2),:) = [];  

% Plot results:
scatter3(x, y, z, 20, 'r', 'fill'); % Original data
hold on;
scatter3(Int_PC(:,1), Int_PC(:,2), Int_PC(:,3), 20, 'r', 'fill'); % Interpolated data

这个问题是噪声数据用于计算插值F，所以上面的代码只能解决不完整的数据问题。

然后我使用曲线拟合工具箱考虑了样条拟合。薄板平滑样条似乎有意义，因为它接受散乱（非网格化）数据，并且不会插入所有点，从而平滑噪声。这个代码如下。执行时，结果令人失望，因为原始点和计算表面之间的拟合非常差（超出平滑噪声所需的范围）。

Spline = tpaps([x;y],z);
fnplt(Spline)

Thin plate spline example

有人可以建议任何解决方案吗？

感谢。

Answer 1

使用Savitzky-Golay过滤器的一个命题：

所以

1. 使用此过滤器
2. 使用您的代码填写缺失的部分。

示例

%We build the noisy 3D point cloud

[X,Y] = meshgrid(0:0.1:4.9,0:0.1:4.9);
Z = sin(X)+cos(Y)+0.5*rand(50,50);

% The smoothing (with sgolayfilt(Z,order,length of the moving windows))
t1 = sgolayfilt(Z.',2,25); %smoothing over the x-axis
t2 = sgolayfilt(Z,2,25); %smoothing over the y-axis
t  = (t1.'+t2)/2; %smoothing in booth directions

surf(X,Y,t)

平滑前



平滑后



修改

相同的操作，但分散的数据：

%random X and Y

X = rand(100,1)*5;
Y = rand(100,1)*5;

Z = sin(X)+cos(Y);

%Calculate the interpolant
F =  scatteredInterpolant(X,Y,Z);

%Fix the grid size
gs = 0.1; %grid size

tx = min(X(:)):gs:max(X(:));
tz = min(Y(:)):gs:max(Y(:));

%Scattered X,Y to gridded x,y
[x,y] = meshgrid(tx,ty);

%Interpolation over z-axis
z = F(x,y);

t1 = sgolayfilt(z.',2,5);
t2 = sgolayfilt(z,2,5);

t  = (t1.'+t2)/2;

surf(X,Y,t)
colormap winter