摘要：针对传统点云消噪算法低频平滑与高频磨平之间的矛盾，提出基于局部自适应邻域鲁棒回归的点云消噪算法。提出采样点局部自适应邻域的概念，使采样点邻域的大小能够根据模型局部形状进行自适应调整，为点云模型的低频区域平滑和高频区域特征保持奠定基础；针对传统的最小二乘曲面拟合受旁值点影响大，采样点微分几何信息提取可靠性差的问题，提出对采样点局部自适应邻域进行鲁棒回归，以实现采样点微分几何信息的可靠提取；以采样点法向和最大最小曲率为基础，构造一种新的采样点特征测度函数。在对测度函数的特性进行研究的基础上，根据测度函数值将采样点划分为特征点、非特征点和过渡点，并利用特征测度函数进行有效子邻域识别，实现点云数据的低频平滑和高频保特征消噪；通过对比试验验证算法的有效性。

关键词：点云消噪 局部自适应邻域 鲁棒回归 特征测度 

单位：燕山大学电气工程学院 秦皇岛066004 燕山大学河北省测试计量技术与仪器重点实验室 秦皇岛066004 燕山大学信息科学与工程学院 秦皇岛066004