Para abordar o problema das perturbações anômalas presentes em nuvens de pontos de superfícies medidas na prática, propõe-se um método cooperativo de remoção de ruído em nuvens de pontos baseado na modelagem de superfícies implícitas utilizando a Função Base Radial Hermite-Birkhoff (Hermite-Birkhoff Radial Basis Function, HRBF), com o objetivo de melhorar a precisão da restauração estrutural e a capacidade de supressão de ruído em nuvens de pontos de superfícies complexas. Primeiramente, utiliza-se a superfície implícita HRBF para modelar a tendência da nuvem de pontos, combinada com a análise de resíduos para realizar a detecção preliminar e remoção de pontos anômalos. Em seguida, introduz-se um mecanismo de regularização difusa para construir um modelo variacional unificado, a fim de refinar ainda mais a restauração da estrutura da superfície e separar as informações estruturais da superfície das perturbações de ruído. Os resultados experimentais mostram que, em comparação com o método HRBF básico, o erro quadrático médio (Root Mean Square Error, RMSE) diminui cerca de 7,8%, o valor pico a vale (Peak-to-Valley Value, PV) diminui cerca de 49,0%, o erro médio normal (Mean Normal Error, MNE) diminui cerca de 34,5%, ao mesmo tempo em que consegue suprimir efetivamente perturbações anômalas locais e manter a tendência geral da superfície e a continuidade geométrica local. O método proposto apresenta boa estabilidade em condições de ruído complexo, fornecendo uma via eficaz para a restauração estrutural de alta precisão e a supressão de ruído em nuvens de pontos de superfícies complexas.

detector de emenda; remoção de ruído em nuvens de pontos; superfície implícita; Função Base Radial Hermite-Birkhoff; regularização difusa