地面激光点云强度噪声的三维扩散滤波方法

为提高点云数据质量,对点云强度进行滤波的同时保持边缘和细节特征,针对地面激光扫描点云的数据特点,研究建立了点云强度三维扩散滤波方程。深入分析扩散尺度在扩散滤波中的作用,利用信噪比作为滤波质量的定量评价方法,通过统计试验和对比试验,证明本文方法在点云强度滤波中具有较好效果。     

一种多尺度自适应点云坡度滤波算法

点云坡度滤波算法原理简单、易于实现,为进一步提升坡度滤波算法的自适应性,提出了一种多尺度自适应点云坡度滤波算法.首先,在数据预处理的基础上引入虚拟网格对点云数据进行分割;然后,利用距离加权的方式逐次计算网格点的坡度角,结合k均值聚类和正态分布自适应确定滤波阈值;最后,使用多尺度策略逐级缩小网格尺寸实现点云数据的精细滤波...     

基于k-d树的机载LIDAR点云滤波处理

点云数据滤波处理是获取高精度数字地面模型的关键,而滤波的基本原理是基于某一邻域内高程的突变。在海量、离散的点云数据中,搜索某一邻域的速度将直接影响滤波处理的效率。应用k-d树组织点云数据,不需要先验地知道点云数据间的拓扑关系便可以快速确定其中某一点的邻域点集,从而大大地提高滤波速度。     

基于数学形态学算法的机载LiDAR点云数据快速滤波

机载LiDAR点云数据滤波是LiDAR数据处理领域研究的重点和难点之一.针对LiDAR点云数据量大的特点,以规则格网组织数据,按离散点或格网移动结构窗口,提出基于数学肜念学算法的LiDAR点云数据快速滤波方法,并详细介绍滤波的方法和流程.试验结果表明,该算法计算速度快,滤波效果好.最后选取两组小同区域的点云数据进行实验,并给出滤波前后的数字表面模型和局部断面图.     

机载激光雷达点云滤波算法分析与比较

机载点云数据在城市三维建模、DEM提取中应用广泛,而机载点云滤波是这些应用的基础。因此,这里对机载点云滤波算法设计所依据的地面特征和滤波结果的精度评定方法作了总结,并对现有滤波算法进行了分类描述。最后着重对滤波算法做了直观的对比分析,为后续点云数据滤波处理研究提供参考。     

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。     

面向对象的车载LiDAR点云滤波方法

针对经典的机载LiDAR点云数据滤波方法不适用于车载LiDAR点云数据滤波的问题,该文提出了一种基于点云分割的不规则三角网渐进加密滤波方法。首先,剔除粗差;然后,进行点云分割;最后,以分割对象为基本判别单元,迭代地进行地面对象的识别。采用两个场景的车载LiDAR点云进行滤波实验。实验结果表明,本文滤波方法的总误差明显小于经典的不规则三角网渐进加密滤波方法。     

基于地形变化检测的机载LiDAR滤波方法

LiDAR滤波是从其数据中提取数字地形模型(DTM)的一个主要步骤。当前的LiDAR滤波方法大都是通过单一的LiDAR点云数据来进行的,由于点云缺乏真实数据作参考,在滤波时可能会出现较大的误差。因此,提出一种基于地形变化检测的机载LiDAR滤波方法。首先将LiDAR点云数据与已有的DEM数据精确配准并统一到同一坐标系下,然后对LiDAR点云数据进行格网化组织,使LiDAR点云数据与DEM数据中相应的区域对应,最后把已有的DEM数据与LiDAR点云数据叠加进行滤波。为了验证该方法,采用城区和山区2种不同地形特点的数据分别进行试验。结果表明该方法能有效滤除城市和山地环境中的地物,并且保留地形的细节信息。     

一种基于移动曲面拟合的机载LIDAR点云数据滤波方法

针对机载LIDAR点云数据滤波问题,在分析张小红教授提出的移动曲面拟合法滤波的基础上,结合机载LIDAR点云数据的特点,引入虚拟格网技术,提出一种基于移动曲面拟合的机载LIDAR点云数据滤波方法,并通过实验验证了该方法的可行性和适用性。     

TLS三维点云聚类滤波算法应用研究

现有地面三维激光扫描点云数据滤波算法较少,针对地形复杂区域的点云滤波效果更是不甚理想,因此对二维聚类算法进行改进,提出三维点云聚类滤波算法,并对其在地形复杂区域的TLS数据滤波中的应用进行研究。以重庆鸡冠岭危岩体的TLS数据为例,分别采用曲率平滑滤波方法和文中提出的点云聚类滤波方法处理,并对两种方法处理过的数据进行形变量计算和分析。实验证明,针对植被覆盖茂密、地形复杂的山体,该方法的点云滤波效果较好,且处理速度有较大提升,能为点云后期形变量计算提供较好的基础。