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一种应用于城市区域的自适应形态学滤波方法 总被引:5,自引:0,他引:5
数学形态学滤波是从激光雷达数据中识别地面点、创建数字高程模型的一种重要方法,在应用中取得了较好的效果,但也具有一些明显不足。在分析现有方法优劣及城市地形特点的基础上,提出一种应用于城市环境的自适应形态学滤波算法。该方法采用分层识别策略:首先通过分割得到地面主体部分;之后利用正规化高度值寻找其余地面区域;最后估计地物覆盖区域地面点取值。采用三个不同分辨率、不同地形/地物特点的数据集进行了实验,结果表明该方法能有效识别地面和地物点,并解决了窗口尺寸限制、粗差误判等问题。 相似文献
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一种基于形态学的激光雷达数据滤波算法的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
机载激光雷达是DEM生产的重要技术手段之一.为了获取高分辨率的DEM,首先要将建筑物、车辆、植被等非地面点去除,这一过程称为滤波.本文在现有算法的基础上提出一种改进的形态学滤波算法.该算法逐步增大滤波窗口尺寸,并采用自适应的高差阈值,较好地保留了地形拓扑信息.试验采用ISPRS提供的参考数据进行测试分析,该数据代表典型... 相似文献
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运用数学形态学的机载激光雷达点云滤波方法一直在不断发展,Keqi Zhang方法是其改进方法之一.针对Keqi Zhang方法对原始点云数据造成内插误差的不足,提出了一种基于扫描线的数学形态学LiDAR点云滤波方法.该方法直接在扫描线上进行数学形态学开运算,并对扫描折线问题进行有效处理.3个测区的试验结果和滤波指标统计... 相似文献
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对机载激光雷达获取点云数据进行滤波时,因其数据量大,往往会耗费很多时间。在传统数学形态学LiDAR点云滤波方法基础上,提出利用基于GPU的并行技术,将大量密集运算分配到众多计算单元上并行执行,达到快速滤波的目的。通过相应的实验,验证了利用GPU并行计算技术实现的LiDAR点云快速滤波的正确性与可行性。 相似文献
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针对车载激光点云数据空洞插值误差大及利用多尺度数学形态学滤波方法耗时高的问题,提出一种改进的数学形态学滤波方法,该方法按照点云空间分布形态格网化,以控制开运算方向。腐蚀运算过程中,根据格网腐蚀前后高程的变化情况,更新格网高程,以达到空洞精确填充及各格网均含地面点的目的。利用5组点云数据进行了实验,结果表明:该方法能有效提取地面点,运算效率明显优于多尺度数学形态学滤波方法,具有一定的实用性。 相似文献
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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... 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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多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法 总被引:1,自引:1,他引:1
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。 相似文献
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机载LiDAR点云数据滤波是获取高精度数字高程模型的关键,也是目前LiDAR点云数据处理领域研究的重点和难点之一。提出了基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波方法,首先以规则格网和不规则三角网组织数据,采用区域分块法或数学形态学法选取种子地面点建立初始稀疏三角网,通过不断向上加密三角网提取地面点。试验结果表明,该算... 相似文献
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车载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)已被广泛应用于城市道路信息的获取,为提升车载点云地面点提取效果,分析了主要的车载点云滤波方法,并从限制点云处理范围、点云数据格网化、种子点的优化和滤波参数的选取等方面改进了车载点云滤波方法.实验结果证明,所提出的方法能够有效提取地面点云. 相似文献