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基于以上的大尺度噪声删除和小尺度噪声删除的算法描述，该几何特征保持的文物点云去噪方法的具体步骤描述如下：
步骤1:对于某文物的噪声点云模型 P ，将其中所有数据点的三维坐标点存到一个一维数组中，构造一个与坐标轴平行的长方体包围盒，并根据数据点的密度将长方体包围盒划分成多个小立方体栅格，假设栅格总数为 Sum 个，栅格的集合为 R= ｛ R 1 ， R 2 ，…， R Sum ｝。
步骤2:判断每个栅格内的数据点数，若某栅格内点数小于等于给定阈值，则删除该栅格内的点，这些被删除的点就是悬浮在点云周围的散乱稀疏的大尺度噪声点，假设经过大尺度噪声删除后的点云模型为 P′ 。
步骤3:对点云
P′
中的任意一点
，采用特征加权FCM算法对其
r
包围球内的点进行聚类，并统计其
r
包围球内近邻点的个数。
步骤4:判断点
的
r
包围球内近邻点数目，若大于给定阈值，则将点
向聚类中心移动；若小于等于给定阈值，则点
为噪声点，将其删除。
步骤5:取下一个未聚类过的点，重复执行步骤3到步骤5，直到点云 P′ 中的所有点都判断完为止，从而实现点云 P′ 的小尺度噪声删除。
经过上述大尺度和小尺度噪声的删除，即可实现文物点云模型的去噪处理。