Для решения проблемы аномальных возмущений в точечных облаках сложных поверхностей, полученных в реальных измерениях, предложен метод совместного удаления шума на основе моделирования неявной поверхности с использованием радиальных базисных функций Эрмита-Биркхоффа (Hermite-Birkhoff Radial Basis Function, HRBF), направленный на повышение точности восстановления структуры и подавления шума. Сначала с помощью неявной поверхности HRBF моделируется тенденция точечного облака, а также проводится предварительное обнаружение и удаление аномальных точек с помощью анализа остатков. Затем вводится механизм диффузионной регуляризации для построения унифицированной вариационной модели, которая позволяет более детально восстановить структуру поверхности и отделить структурную информацию поверхности от шумовых возмущений. Экспериментальные результаты показывают, что по сравнению с базовым методом HRBF, среднеквадратическая ошибка (Root Mean Square Error, RMSE) уменьшается примерно на 7,8%, амплитуда пиков и впадин (Peak-to-Valley Value, PV) снижается примерно на 49,0%, средняя ошибка нормали (Mean Normal Error, MNE) снижается примерно на 34,5%, при этом эффективно подавляются локальные аномальные возмущения, сохраняя общую тенденцию поверхности и локальную геометрическую непрерывность. Предложенный метод демонстрирует хорошую устойчивость в условиях сложного шума и предоставляет эффективный путь для высокоточного восстановления структуры и подавления шума в точечных облаках сложных поверхностей.

сплайновый детектор; удаление шума точечных облаков; неявная поверхность; радиальная базисная функция Эрмита-Биркхоффа; диффузионная регуляризация