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介绍了一种基于区域生长的体素滤波点云去噪算法.首先,使用体素滤波算法将点云数据体素化后,根据每个网格与最大密度网格的比值大小,将网格分为两类:大密度网格、小密度网格.然后对大密度网格使用区域生长法处理.最后,对全部数据进行区域生长处理.实验结果表明,该方法能够消除大、小尺度噪声,并且能够消除簇状噪声,且不改变点云的纹理... 相似文献
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针对三维激光扫描采集的地形点云,提出在高程方向进行切片分层的去噪方法。将分层提取的点云投影在平面上,对点云进行网格划分,把网格内的点云转换为二值图像,采用数字图像处理方法过滤离散的网格噪点;然后对分层提取的点云轮廓特征格网,通过对上下层轮廓边缘特征比较,获取点云的地面轮廓网格点,删除孤立噪点与非地面点。根据对不同地形的点云进行去噪实验,通过分层过滤非地面点可以得到很好的去噪效果。 相似文献
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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。 相似文献
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针对传统布料模拟滤波应用在城市竣工测绘中地面点云提取准确性较差的问题,提出了一种基于法线微分的布料模拟滤波算法。该方法先对输入的稠密点云进行预处理,以实现点云降采样和去噪;利用布料模拟滤波对预处理后的点云进行初步的地面提取;最后通过引入法线微分算子,过滤限定阈值外的向量域以分割出目标尺度对应的地面点与非地面点,从而实现地面点云的精确提取。实验结果表明:与渐进形态学滤波和传统的布料模拟滤波相比,该方法能够有效地将地面点与非地面点区分开,实现在大范围复杂城市竣工测绘场景下地面点云的精确提取。 相似文献
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基于多尺度虚拟网格与坡度阈值的机载LiDAR点云滤波方法 总被引:1,自引:0,他引:1
点云滤波是机载LiDAR数据后处理的基础工作,本文提出一种基于多尺度虚拟网格与坡度阈值的机载LiDAR点云滤波方法。该方法采用类似影像金字塔的方式构建不同尺度即不同分辨率的虚拟网格,各级网格都以每个方格内最低点作为地面种子点,然后根据坡度阈值以分辨率由低到高的方式逐层对种子点进行平滑处理,最后以最高分辨率即最小尺度虚拟网格地面种子点作为基准种子点对整个数据集进行滤波处理。本文分别采用城区与郊区两块机载LiDAR数据进行了实验。实验表明,该方法能够有效地提取出地面点,运算效率也比较高,具有一定的实用价值。 相似文献
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地面激光点云强度噪声的三维扩散滤波方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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... 相似文献
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复杂城市环境的机载Lidar点云滤波 总被引:3,自引:1,他引:3
提出了一种新的Lidar点云滤波算法。该算法能对复杂的城市地貌进行滤波,无需事先进行三角网格化或栅格化,依靠点间的拓扑关系直接对原始点云进行滤波。实验结果表明,该滤波方法能有效保留地形特征,且不受房屋形状和大小的影响。 相似文献
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原始三维激光点云数据中存在由于仪器本身、外界环境、实体表面特征等因素导致的噪点,严重影响点云质量以及后处理效果。针对地面三维激光扫描仪原始激光点云数据的去噪问题,本文进行了3种有序点云去噪算法的研究,并采用VC++编程语言进行算法的功能实现,最后选取某区域单站地面原始三维激光点云数据进行实验分析,总结了各算法的优缺点及适用条件。 相似文献
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边缘信息是影像最重要的高频信息,在去除噪声的同时应尽量保留。介绍一种改进的小波去噪方法,不仅大大减少了算法的时间复杂度,而且用Wallis滤波对小波变换后的小波系数进行处理,在进一步压制噪声的同时增强了影像的对比度。实验结果表明,该方法不仅效率高,而且能较好地突出细节信号,效果优于普通的小波阈值去噪。 相似文献
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根据以往研究发现,统计滤波算法可以去除道路周围的大部分离群点,使道路边界更加明确清晰,但是统计滤波精化后的道路点云中仍然存在部分混合在道路内部及与道路相连特征相似的非道路点云。而使用双边滤波算法对道路内部近地面点滤波,效果较优,但无法去除与道路相连、特征相似的边缘非道路点。基于此两种算法的优缺点,本文提出一种结合双边滤波与倾斜度信息的滤波算法——倾斜度滤波算法,使之在保持原算法优点的基础上,提高其对点云的特征保持以及对道路边缘点的滤波能力。实验表明:(1)倾斜度滤波后道路边缘处的非道路点云明显去除;(2)倾斜度滤波后提取的最终直路点云准确性相较于双边滤波算法提升了5.98%,倾斜度滤波后提取的最终弯路点云准确性相较于双边滤波算法提升了3.53%。因此,倾斜度滤波算法可进一步提高点云滤波的精度。 相似文献
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本文根据三维激光扫描的特点,设计提出一种从点云数据中分离出目标对象的特征提取方法。首先根据激光回波信号特征和采样点距离特征进行阈值确定,然后通过将回波信号强度和距离信号位于各自阈值范围之外的对象滤除,从而得到滤波后的目标物体点云数据集。应用上述方法对室外建筑物数据进行试验,得到较好的效果,表明该方法适用于部分目标对象的初步分离。 相似文献