Dans la mesure de la morphologie 3D basée sur la projection de motifs de lumière structurée, divers bruits apparaissent en raison de facteurs environnementaux et autres. Dans les méthodes existantes de débruitage de nuages de points, l’élimination du bruit en analysant les relations géométriques dans l’espace 3D et le nuage de points présente des problèmes de complexité de calcul et de faible efficacité. Pour améliorer la précision du nuage de points et la vitesse de débruitage, une méthode de débruitage de nuage de points basée sur la segmentation d’image est proposée. Tout d’abord, une image cartographique 2D du nuage de points est créée à partir du nuage de points 3D reconstruit par projection de motifs de lumière structurée ; ensuite, l’image cartographique 2D est segmentée à l’aide des méthodes de seuillage d’image et de croissance de région ; puis, les zones de bruit segmentées sont enregistrées et supprimées ; enfin, une reconstruction 3D est effectuée à partir de la nouvelle image cartographique 2D pour obtenir un nuage de points débruité. Les résultats expérimentaux montrent que la précision du nuage de points atteint 99,974 % et que le temps de débruitage est de 0,954 s. La méthode proposée permet d’éliminer efficacement le bruit du nuage de points tout en évitant les calculs complexes dans l’espace 3D.

Projection de motifs de lumière structurée; segmentation d’image; débruitage de nuage de points; mesure 3D