DBSCAN聚类和改进的双边滤波算法在点云去噪中的应用

采用基于密度的DBSCAN聚类算法对点云数据进行去噪处理，然后通过改进的双边滤波方法进行光顺处理实现点云平滑效果，最终的结果不仅有效去除了噪声点，还保留了点云模型的特征。以沈阳民国时期代表性的建筑——沈阳金融博物馆为试验模型进行试验，结果表明：通过DBSCAN聚类算法处理后得到的点云数据，再经改进的双边滤波处理所得到的数据远远比原点云数据直接运用改进的双边滤波处理得到的数据精度高，点云去噪效果更好。     

融合Goldstein滤波的BM3D干涉图去噪算法

为进一步提高干涉图的滤波效果,该文提出了针对合成孔径雷达干涉技术(InSAR)干涉图的改进BM3D算法。该算法将Goldstein滤波高效去除干涉图噪声的优势融入到BM3D算法基本估计中,并在最终估计阶段增强被过度平滑的图像细节,改进算法在保留图像细节信息的前提下提高了去除InSAR干涉图噪声的能力。为验证改进算法的适用性,采用模拟数据和实测数据进行实验处理,以残差点数、峰值信噪比、边缘保持指数和等效视数等作为评价指标,将此算法与基于梯度的自适应滤波、Lee滤波、Goldstein滤波、BM3D滤波进行比较,结果表明改进算法改善了滤波效果,提高了去噪能力,并保留了图像的细节特征。     

基于局部条纹频率估计的二维高斯滤波方法

提出一种基于局部条纹频率估计的干涉相位图二维高斯滤波方法。该方法采用最大似然法估计局部条纹频率,并用相位噪声的局部标准差评价噪声强度,从而控制滤波器参数实现自适应滤波,并采用仿真数据和SIR-C/XSAR在意大利Etna火山的干涉数据进行试验,将本算法与均值滤波方法和中值滤波方法以及Goldstein滤波方法进行了比较。试验结果表明,该方法不仅能够有效抑制干涉相位噪声,还能够很好地保持干涉条纹的细节信息。     

改进Frost算子在SAR图像斑点噪声抑制中的应用

针对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声滤波的重要性以及存在的问题,对Frost滤波算法参数进行分析,指出了该算法等权滤波器在处理含有细节结构特征时存在盲目平滑的缺点,进而提出了改进方法。利用灰度差值计算权值,综合考虑滤波窗口内的强度信息,在一定程度上解决了盲目平滑的问题。实验验证了改进算法的有效性,并以斑点噪声指数和边缘保持指数为评价准则,通过与Frost算法比较,对改进算法在去除噪声和边缘保持方面的性能做了客观评价。     

改进Frost算子在SAR图像斑点噪声抑制中的应用

针对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声滤波的重要性以及存在的问题,对Frost滤波算法参数进行分析,指出了该算法等权滤波器在处理含有细节结构特征时存在盲目平滑的缺点,进而提出了改进方法.利用灰度差值计算权值,综合考虑滤波窗口内的强度信息,在一定程度上解决了盲目平滑的问题.实验验证了改进算法的有效性,并以斑点噪声指数和边缘保持指数为评价准则,通过与Frost算法比较,对改进算法在去除噪声和边缘保持方面的性能做了客观评价.     

机载激光雷达波形数据横向高斯分解方法

针对机载激光雷达波形数据分解易受噪声影响,高斯组分个数及叠加波初始参数估计不精确等问题,提出了一种横向高斯波形分解方法。该方法首先对波形进行滤波平滑处理,剔除背景噪声后,将检测到的波峰划分为不同的类型,分别估计其初始参数;然后横向逐步迭代分解估计初始高斯分量,在去除无效的初始高斯分量后,利用列文伯格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt）算法进一步优化参数;最后解算得到分解点云。实验结果表明,该方法能有效地检测各种类型的回波信号,对叠加波形具有良好的适应性,并能在一定程度上保护弱波。相比系统点云,本文方法解算的点云在数量和细节上更具有优势,反映了更加丰富的地物垂直结构信息以及在森林参数获取方面的应用潜力。     

海量点云数据滤波处理方法研究

简述目前几种主要的点云滤波方法,运用MatLab语言编程实现移动窗口最小二乘曲面拟合算法对数据进行滤波处理,经实验数据分析取得良好的滤波效果,能有效滤除点云噪声,获得高精度的建模数据,同时很好地保持地形特征。     

变分优化的高斯混合滤波及其在导航中的应用

针对时间差分载波相位/捷联惯导紧组合系统在非高斯噪声环境工作时，采用高斯混合滤波遇到的混合模型参数估计问题，提出了一种变分贝叶斯学习优化的高斯混合自适应滤波算法。该算法借鉴变分学习理论，准确高效地实现了高斯混合模型参数的自适应估计，进一步精化了滤波算法中的随机模型，能够显著提高估计精度，降低计算负担，改善滤波性能。实验结果表明，相比传统滤波算法，该算法的估计精度得到了进一步改善，运算耗时仅与拓展卡尔曼滤波相当。     

高斯混合求积分卡尔曼滤波姿态估计算法

针对求积分卡尔曼滤波QKF(Quadrature Kalman Filter)在噪声先验特性不准确时引发的滤波缺陷问题,提出了一种基于高斯混合模型的QKF姿态估计算法GMQKF。该算法首先通过引入有限高斯分量来近似状态后验分布和噪声随机模型,在线估计时变方差;然后再采用稀疏网格和高斯-厄米特数值积分理论配置多维积分点,优化了高维滤波的计算量。仿真结果表明:在非高斯噪声环境和载体发生稳态突变情况下,GMQKF算法较传统QKF减少了对随机模型的依赖,增加了系统抗干扰能力,提高了稳定性,将其用于非高斯非线性姿态估计场合可以获得更好的精度,且计算量适中。     

基于双边滤波的点云数据预处理方法

目前,三维激光扫描仪已经广泛应用于三维建模、变形分析等领域。其中,点云数据的平滑滤波是点云预处理的核心问题,制约着三维激光扫描仪的应用。本文通过对双边滤波原理进行分析,将其应用到点云数据的平滑滤波过程中。通过实验数据验证,双边滤波可以有效地降低点云数据的噪声水平,具有广泛的应用价值。     

一种改进的Mean Shift点云数据滤波

点云数据滤波是三维重建质量好坏的关键,为了避免在进行滤波时花费大量计算时间建立点云间的拓扑关系,提出利用改进的Mean Shift算法直接对点云数据进行处理,使其快速移动到核密度估计函数的最大值点,从而达到降低噪声的目的。     

三维点云数据实时管理的Hash map方法

本文基于机器视觉探讨数字摄影测量三维构像下的智能数据处理要素之一：海量点云高效管理技术,提出了一种基于GPU的hash map三维点云数据组织的改进算法,算法可以高效地完成数据的动态插入、更新和索引,而不受数据规模限制。同时,通过传感器位置姿态估计当前活动范围,进行主机与GPU的数据交换,保证了GPU的低内存占用率。在搭载不同等级显卡（GTX960、GTX1050、GTX1060）的计算机设备上试验,本文算法均可以达到60 fps以上的帧率（单帧处理点云数：2.11×10⁵）,证明算法满足了三维构像中三维点云数据高效管理的要求。     

基于LM算法的机载LiDAR全波形数据分解研究

全波形机载激光雷达系统采集的波形数据蕴含着丰富的地物信息,因此,这些地物信息的提取方法具有很大的研究价值。本文通过对全波形数据的去噪平滑以及LM参数优化算法实现了波形分解,并利用其结果生成的点云数据与系统点云数据进行对比,结合部分点云剖面图分析其给实际生产应用所带来的帮助,实验表明,本文所用方法可以有效地提高数据中地物信息的质量。     

一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法

机载LiDAR采集的点云数据中会存在一些局部区域地面点稀疏的情况，利用这些稀疏地面点构建DEM时会出现“三角面片化”的问题，严重影响DEM的质量。为此，本文提出了一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法：将稀疏点云作为高精度控制点，在尽量保持原始DEM的地形形态特征的前提下，通过高斯核函数加权迭代插值算法对DEM进行高程局部改正，实现稀疏点云与DEM的一致性融合。试验分析表明，融合后的点云数据得到了较好的补充，由此构建的DEM地形形态自然，在精度上相对于融合前的稀疏地面点云有一定改善，在弱精度区域的可靠性有显著提升。     

基于LiDAR点云的复杂钢结构模型重建

传统的基于全站仪等单点测量技术难以获取钢结构整体信息,且测量速度慢、模型重建精度低。针对此问题,本文将三维激光扫描技术应用于钢结构模型重建领域,提出了基于LiDAR点云的复杂钢结构模型重建方法。首先,基于标靶球和钢结构面信息实现多测站点云的高精度配准,并通过半径滤波算法去除噪点,以得到完整的激光点云数据;然后,对复杂钢结构单体模型进行分割,以实现各个部件的模型重建;最后,根据现场实测数据对重建的三维模型进行精度评估。试验结果表明,基于该方法得到的模型精度较高,与实际尺寸差值均小于1 cm,为复杂钢结构的三维模型重建提供了有效解决方案。     

面向水库大坝形变监测的三维激光扫描点云分析方法

根据黄龙带水库大坝两期高精度三维激光大坝扫描点云数据,本文提出基于正态分布的点云数据配准算法、改进原始渐进加密三角网滤波算法,运用点到面形变量对比分析模式监测大坝形变量,并进行源程序开发,实现一体化监测点云数据的加工、对比分析及建模处理。通过结果验证显示：①改进后的算法效率高、精度优,适用于大坝点云数据处理和对比分析;②开发的点云数据一体化处理软件简单易用,能够精准反映坝体变形情况;③黄龙带坝体稳定,尚无安全隐患。     

一种改进均值的自适应中值滤波算法

针对自适应中值滤波算法在滤除高浓度椒盐噪声和保留图像边缘细节中的不足，提出了一种改进均值的自适应中值滤波（IMAMF）算法。该算法采用扩充图像边界的方式，使得原图像的边界点能在自适应的滤波窗口下参与噪声检测和滤波处理，并在检测噪声和信号时，增加了噪声阈值判定，将存在噪声的像素点用修正后的均值滤波器值输出，信号点则用原始灰度值输出。为了验证算法的可行性，采用了5种不同的算法进行仿真对比分析，并从主观角度和客观指标上进行效果评价。试验结果表明：该算法能有效滤除浓度为10%~90%范围内的椒盐噪声，且图像细节和边缘信息得到了更好的保留，滤波性能明显优于其他算法。     

ICESat-2 ATL08去噪算法实现及精度评价

针对光子计数激光点云特点，研究实现了ICESat-2卫星ALT08技术文档点云去噪算法与精度评估。首先逐点计算目标点邻域范围内点的总数作为局部密度值，由于信号通常比噪声在空间分布上更集中，密度直方图常呈噪声在左、信号在右的双峰特点；然后通过峰值计算、距离判断等计算噪声与信号高斯函数初值，并采用高斯函数加期望方差最大算法拟合两个精确的波形位置；最后将双高斯函数交点位置作为去噪阈值，小于阈值的点标记为噪声，大于阈值的为信号。通过MABEL数据的试验结果表明：当信号噪声呈现典型双峰分布特征时，算法去噪效果优秀，精度优于98%，处理不符合双峰特征数据时效果变差。