基于Gocator的点云滤波算法

本发明公开了一种基于Gocator的点云滤波算法，包括：Gocator采集待测物体表面三维点云数；计算每一帧点云的邻域集，以计算出的邻域集为基准，去除点云离群点；以去除离群点后的点云为基准，计算每一帧点云中每个点的曲率、法向量以及特征距离；以步骤3中计算出的曲率、法向量以及特征距离为基准，引入权重计算公式，并将计算得到的权重代入至引导滤波代价公式中，对每一帧点云进行权重分配后的引导滤波；本发明解决了由于滤波参数固定而导致的过度平滑等问题，实现了平滑点云数据的同时保留了物体的尖锐特征，使其更接近物体原状，大大提高了采集精度及效率。