基于多尺度虚拟网格与坡度阈值的机载LiDAR点云滤波方法

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。     

基于改进坡度的自适应数学形态学点云滤波

首先介绍了传统形态学算法,并分析了其应用方面的不足;然后提出了一种基于改进坡度参数的自适应形态学滤波方法 ;最后利用实际点云数据进行了实验。该方法通过划分格网自动计算当前区域坡度的平均值,从而得到适当的坡度参数用于后续高度阈值的计算。实验结果表明,该方法能更有效地识别地面点和地物点,对被建筑物包围的植被点滤除效果明显。     

融合聚类算法的钢轨轮廓点云自适应精简

针对原始结构光钢轨轮廓点云数据量大、强噪声和离群杂点多的问题,本文提出了一种欧式聚类融合多种传统滤波方式的钢轨点云自适应精简的方法。采用点云欧式距离为特征量的聚类分割方法用于无效杂散点数据的识别和精简,采用统计滤波结合均匀体素下采样滤波方法实现点云初步去噪。在此基础上,通过欧式聚类分割噪点,采用自动获取滤波范围的自适应直通滤波去除轨底粘连数据,以保证点云配准的效率与准确性。本文提出的方法可有效精简无效数据和去噪,点云精简比约为94%,同时保留了原始点云的有效轮廓特征,为点云配准与磨耗点的高精度识别奠定了基础。     

一套基于虚拟格网的城区LiDAR点云数据滤波流程

针对城区LiDAR点云数据滤波问题,结合城市地区点云数据的特点,引入虚拟格网技术,提出一种基于坡度的城区LiDAR点云数据滤波流程。该流程首先根据点云密度构建虚拟格网;其次基于虚拟格网进行单一阈值法粗差剔除;然后依据最大建筑物边长进行地面种子点选取;最后,基于坡度进行地面点判断。实验方面,通过两组实验验证了该流程的可行性和有效性。     

一种自适应数学形态学LiDAR点云滤波方法

在Li DAR点云滤波算法当中,数学形态学滤波是其主要方法之一。传统的数学形态学在迭代次数、高程阈值的选取上,通常是通过人工依靠经验设置滤波参数,因此算法具有很大的盲目性。这里通过分析在不同迭代次数下滤波前后地面点云数目的变化特点,以及高程阈值与点云密度的关系,提出了一种自适应数学形态学滤波算法。采用不同地形的Li DAR数据对算法进行了实验分析,验证了算法的可行性。     

以窗口化和地形坡度为基础的植被茂密区域点云滤波算法

三维激光扫描仪获得经典地貌的点云数据,需进行滤波剔除地面植被.由于植被茂密区域点云密集或遮挡,地面点极少,无法拟合出地形表面,这部分植被点很难剔除.针对植被茂密区域点云数据的特点,本文提出以窗口化和地形坡度为基础的植被茂密区域点云滤波算法,认为非地形坡度引起的高程差异的两相邻点中,较高的点为非地面点.试验结果表明,本文...     

一种改进的LiDAR点云TIN迭代滤波算法

采用了设定最大内插距离和最大内插角度两个阌值,根据滤波次数动态调整了其值以达到最佳滤波效果,实现并改进了TIN迭代滤波算法。     

机载LiDAR点云自适应滤波算法

针对传统移动曲面拟合滤波算法难以使用单一且具有自适应性阈值滤波的问题,提出一种改进自适应阈值滤波算法.首先将点云格网化,利用混合最小二乘曲面拟合对多级移动曲面滤波算法进行部分优化;其次利用离散点云数据分布特征计算一级滤波阈值;最后计算格网中最大真实高程值与最小真实高程值之差,利用曲率极限点为该值设定一个自适应系数,对滤...     

多尺度点云噪声检测的密度分析法

当前机载激光雷达数据和影像匹配得到的点云是密集点云数据的两类主要来源,但都不可避免存在着噪声点。本文提出一种新的点云去噪算法,可适用于这两类数据中所包含的噪声点的去除。算法主要包括两步:第1步利用多尺度的密度算法去除孤立噪声和小的簇状噪声;第2步利用三角网约束将第1步中误检测为噪声的点重新归为正常点。针对真实数据进行了剔噪试验,结果表明本文提出的基于密度分析的多尺度噪声检测算法对孤立噪声和簇状噪声都有较为效,且对于质量较差的影像匹配点云的检测也能有效处理。本文算法检测率达到97%以上。     

一种RANSAC多模型拟合的隧道点云滤波算法

针对目前大多数点云滤波方法的不足,提出基于随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)多模型拟合的隧道点云滤波算法.与单模型拟合滤波方法不同,该算法在每个隧道横断面上使用多个圆模型进行分段拟合,多个模型具有不同的模型参数,将远离所拟合的各圆模型的点作为噪声点进行剔除.实验结果表明,相较于...     

基于坡度和区域生长的城市LiDAR点云滤波方法

在分析坡度滤波算法原理的基础上,结合区域生长原理进行改进;选取国际摄影测量与遥感学会提供的部分城市滤波样本数据进行实验,将实验结果与Roggero坡度滤波算法和Sithole坡度滤波算法的结果进行比较。结果表明,该方法能较好地降低一类误差,对城市Li DAR点云建筑区数据有一定的适用性。     

基于自适应和多尺度数学形态学的点云数据滤波方法

数学形态学滤波是从激光雷达(LIDAR)点云数据中识别地面点、创建数字高程模型的一种重要方法.在分析现有滤波方法的优劣性以及数学形态学滤波方法存在的问题的基础上,提出一种改进的、多尺度的、具有一定自适应性的数学形态学滤波算法.该方法通过构建一个粗糙的地面不规则三角网(TIN)来确定实验区域的地形特征,从而选择恰当的地形坡度参数,用于多尺度数学形态学滤波中高差闻值的计算.将每次迭代前后高差小于阈值的点划分为地面点,同时保留地面点的高程值用于下次的迭代计算.实验结果表明该方法能够有效识别地面点和地物点,并且保留地形的细节信息.     

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。     

基于格网化LIDAR点云数据坡度滤波方法的研究

LIDAR数据是目前生产DEM/DSM最为理想的数据源,利用机载激光雷达获取DEM/DSM数据是机载激光雷达最为直接的应用。本文提出了一种将LIDAR点云数据格网化与坡度滤波相结合的点云分类方法,该方法将数据格网化的概念用于LIDAR点云数据的预处理,避免了LIDAR点云数据内插或者平滑造成的信息损失,并且引入坡度突变对格网化处理后的LIDAR点云数据进行第二次地面点的选取,提高了LIDAR点云数据分类的效果。     

基于区域生长的体素滤波点云去噪算法

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...     

多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法

为了提高机载激光雷达点云滤波算法的精度、效率以及自适应性,提出了一种多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法。首先,对点云数据进行预处理即剔除粗差,然后通过格网化分割建立格网索引,利用每个格网的邻域格网中的最低点建立曲面方程,计算真实高程与拟合高程的差值并设置自适应性阈值进行滤波,最后采用多级滤波策略,即逐级改变格网大小并自动设置邻域和阈值,直到滤波结果达到精度要求。使用国际摄影测量与遥感学会（ISPRS）提供的测试数据对算法进行验证,第1、2类误差和总误差平均值分别为7.33%、10.64%、6.34%。将该算法与ISPRS公布的8大经典滤波算法进行比较,结果表明该方法的适应性强,滤波结果具有较高的准确性。     

基于改进的数学形态学算法的LiDAR点云数据滤波

数学形态学在数字图像处理中有广泛的应用.首先介绍传统数学形态学算法的特点,对这一理论用于LiDAR点云数据滤波的不足进行了分析.在此基础上,对相应的算法进行扩展和改进,提出针对不同地形特点的自适应滤波算法.在数学形态学"开"算子的基础上,提出增加一个"带宽"参数用于点云数据滤波的方法.最后利用三组实际点云数据进行试验,以验证这一算法的有效性.