本发明属于点云滤波处理，更具体地说，特别涉及一种基于连通体体积的点云滤波方法。
背景技术：
1、目前，三维扫描技术提高了三维测量对象变形检测的精度，为制定和优化后期支护方案提供有效依据。由于测量环境复杂和扫描仪自身误差的影响，获取的原始点云数据带有大量噪声，导致三维重建模型与实际测量对象的几何形态存在较大误差，为获得更加精准的三维重建模型，在分析原始点云数据和噪声来源的基础上，进行点云数据的有效去噪是很有必要的。
2、在点云重构中，由于算法和图像质量等原因，常常会伴随着一些离散、无规律的噪点。在使用超声图像进行点云重构时，由于算法等问题导致的噪点存在，传统滤波算法难以准确过滤噪点而保留有效信息。因此，需要一种更为精准的点云滤波方法。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于连通体体积的点云滤波方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于连通体体积的点云滤波方法，包括以下步骤：
3、s1、联通体分析：对原始点云进行联通体分析，识别并提取最大的联通体；根据具体应用情况，也可以选择保留前两个最大的联通体；
4、进行点云的联通体分析需要以下步骤：
5、a、确定点云关系：
6、在点云中，通过点与点之间的邻接关系来确定点的联通性；
7、b、标记联通体：
8、通过遍历点云中的每个点，使用深度优先搜索(dfs)或广度优先搜索(bfs)算法，标记属于同一联通体的点；
9、c、计算联通体的属性：
10、在标记联通体的过程中，可以同时计算每个联通体的属性；
11、d、选择最大联通体：
12、通过比较已计算的联通体的属性，选择具有最大体积或其他属性的联通体作为最大联通体；
13、s2、识别过滤噪点：将除最大联通体以外的点云部分识别为噪点，并予以过滤，有效去除离散、无规律的噪点；
14、s3、完成滤波操作：处理完所有的联通体后，滤波操作完成，可以得到滤波后的点云结果。
15、作为本发明一种可选的方案，在s1步骤中，可以使用一个标记数组来记录每个点是否已经被标记，并逐步扩展联通体。
16、作为本发明一种可选的方案，在s1步骤中，联通体的属性包括体积、质心；这有助于后续对联通体的筛选或分析。
17、作为本发明一种可选的方案，在s1步骤中，采用kd树对最近邻搜索的方法来确定点云中每个点的邻接关系；这一步骤的目的是建立点云中点的邻接关系图。
18、作为本发明一种可选的方案，识别过滤噪点的筛选规则：
19、体积阈值过滤：基于联通体的体积，过滤掉体积小于阈值的噪声；
20、密度阈值过滤：根据点云的密度(点的数量)过滤掉密度较低的区域；
21、距离阈值过滤：根据点到某个基准点的距离进行过滤，删除距离过远的点；
22、法向量一致性：根据法向量的一致性过滤点。
23、本发明提供了一种基于连通体体积的点云滤波方法，具备以下有益效果：
24、通过基于联通体体积的过滤方法，能够更精准地识别和过滤噪点，采用kd树对最近邻搜索的方法来确定点云中每个点的邻接关系；建立点云中点的邻接关系图，同时保留最大的有效信息，提高点云的清晰度和质量，通过联通体的属性进行筛选过滤掉离群点云或噪声，可在点云处理系统中实施，通过软件升级或算法优化来引入基于联通体体积的过滤方法。
1.一种基于连通体体积的点云滤波方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于连通体体积的点云滤波方法，其特征在于：在s1步骤中，可以使用一个标记数组来记录每个点是否已经被标记，并逐步扩展联通体。
3.根据权利要求1所述的一种基于连通体体积的点云滤波方法，其特征在于：在s1步骤中，联通体的属性包括体积、质心；这有助于后续对联通体的筛选或分析。
4.根据权利要求1所述的一种基于连通体体积的点云滤波方法，其特征在于：在s1步骤中，采用kd树对最近邻搜索的方法来确定点云中每个点的邻接关系；这一步骤的目的是建立点云中点的邻接关系图。
5.根据权利要求1所述的一种基于连通体体积的点云滤波方法，其特征在于：
