一种改进布料模拟滤波的地面点云提取方法

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。     

基于CSF的无人机影像数据点云滤波算法实现与应用

基于无人机影像匹配点云数据技术,提出利用布料模拟滤波算法(Cloth Simnlation Filter,CSF)进行点云滤波计算,结果表明:布料模拟滤波算法在点云滤波匹配过程中,仅需要对六个参数进行简单设定就可以达到预期的地面点和非地面点的滤波匹配效果,地面点的匹配误差率为4.9％,非地面点的误差匹配率为8.4％,总...     

改进的渐进加密三角网机载点云滤波方法

针对渐进加密三角网滤波算法在林区机载点云滤波中存在种子点选取困难和精度较低的问题,提出了一种适合林区点云数据的改进渐进加密三角网滤波方法。该方法首先使用去噪算法(SOR)对离群点进行剔除,然后采用布料模拟和局部薄板样条插值方法获取大量均匀可靠的地面种子点,最后利用改进的渐进加密三角网滤波方法进行滤波,迭代运算进而得到地面点。使用6组标准数据和3组林区数据进行实验,标准数据的平均总误差和Kappa系数分别为2.16%和84.96,林区数据的平均总误差为4.62%。实验结果表明,改进方法适用于复杂的林区机载点云滤波,且提高了滤波精度。     

虚拟格网分类支持下的密集匹配点云布料模拟滤波

为了提高倾斜影像密集匹配点云滤波算法在地形复杂场景的精度、效率及自适应性,针对传统的布料模拟滤波算法的不足,本文提出了一种基于虚拟格网分类的布料模拟滤波方法。该方法首先构建带有缓冲区的虚拟格网;然后将虚拟格网按其范围内的点云坡度划分为平地、缓坡、陡坡3种类型;最后针对不同类型的虚拟格网,使用相应的布料参数进行布料模拟滤波,从而实现倾斜影像匹配点云在地形复杂场景中的点云滤波,与单一参数的布料模拟滤波进行对比试验。结果表明,基于虚拟格网分类的布料模拟滤波方法结果更接近于目视解译,该方法适合混合地形滤波。     

布料模拟法无人机倾斜摄影建筑点云提取

受布料模拟滤波思想的启发,本文提出一种基于无人机倾斜摄影密集匹配点云的建筑提取新方法。该方法引入布料模拟进行建筑顶面的初步识别,通过模拟布料下落过程,分析布料与对应密集匹配点云之间的作用,确定布料由重力下降后所停留的位置作为建筑顶面的初步识别,然后通过密度聚类算法进行建筑区分,从而实现建筑物顶面的单体化提取。通过实测数据进行试验,结果表明,该方法能取得较好的效果,为基于密集匹配点云的建筑物提取提供一种新思路。     

渐进三角网加密滤波辅助的布料模拟滤波

为了提高布料模拟滤波（CSF）算法处理复杂地形时的精度与适应性,本文提出了渐进三角网加密滤波辅助的布料模拟算法（CSFPTD）。该方法首先根据地面点云回波次数特点提取单、末次回波点云,以提高点云处理效率,在此基础上,采用渐进三角网加密滤波算法提取地面点,建立宏观反映复杂地形特征的粗数字地面模型（DTM）,对点云进行高程归一化处理,消除地形起伏对点云滤波结果的影响,最后CSF实现点云精细滤波。对CSFPTD算法与经典CSF算法进行了对比实验,其中,Ⅰ类误差由11.81%下降到7.48%,Ⅱ类误差由1.90%下降到1.23%,总误差由4.05%下降到2.58%。实验结果表明：CSFPTD算法在综合复杂地形下的滤波精度明显提高,提升了算法的地形适应性。     

利用双向布料模拟的机载建筑物点云提取

针对现有机载激光扫描数据的建筑物提取方法过程复杂且易受植被干扰的问题,本文提出了一种利用双向布料模拟策略的建筑物提取方法。首先在正向布料模拟滤波的基础上,构建归一化数字表面模型提取过高建筑物,并采用反向布料模拟,从其余地物点中粗提取建筑物顶面点云;然后进行穿透性分析,并结合形态学操作进一步剔除错提的植被点;最后,以包含顶面点云的三维格网为种子格网,根据格网之间的邻接关系和内部点云几何特征进行约束生长,获取完整建筑物点云。试验结果表明,在复杂场景中,该方法能够有效避免植被的干扰,快速提取建筑物点云,具有提取精度高、计算时间少的优点。     

密集低矮植被区LiDAR点云地面滤波算法

针对地形复杂且低矮植被茂密的矿区LiDAR点云特点,本文提出了一种基于坡度信息并结合平面拟合的地面滤波算法。该方法采用二级格网法逐级选取地面种子点,在每个一级格网中,利用地面种子点通过最小二乘拟合法进行平面拟合并构建地面模型,最后达到区分地面点和非地面点的效果。与传统坡度法和布料模拟法的对比试验表明,该方法能够有效滤除密集低矮灌木,以及较好地保留较大坡度地形。     

基于点的多尺度形态学重建滤波方法EI北大核心CSCD

针对现有机载激光雷达(LiDAR)点云滤波算法难以准确分离复杂地形中地面点与地物点问题,提出了一种基于点的多尺度形态学重建滤波方法 PMMF (Point-based Multi-scale Morphological reconstruction Filter)。在初始尺度层次下,PMMF通过构建一种基于点的形态学重建对原始点云滤波,即先在掩膜点云约束下借助k邻域结构元素和高程缓冲区反复膨胀标记点云,获取潜在地面点;然后通过自适应坡度方法剔除潜在地面点中的非地面点,其中,坡度阈值随地形复杂度自适应变化。在上层滤波结果基础上,PMMF通过提升种子点选择的网格尺度重复上层滤波过程,直至结果收敛。以国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)发布的15组基准数据为研究对象,将PMMF滤波结果与近5年(2016年—2020年)提出的15种滤波算法比较表明,PMMF有8组数据滤波效果占优,15组数据平均总误差和Kappa系数分别为2.71%和91.08%。使用4种不同地形特征的高密度机载LiDAR点云数据进一步验证PMMF的滤波效果,并将计算结果与简单形态学滤波(SMRF)、布料模拟滤波(CSF)、渐进加密三角网滤波(PTD)和多分辨率层次滤波(MHF)比较。结果表明,PMMF滤波性能最优,平均总误差为3.24%,较其他4种滤波方法分别减小了12.0%、59.1%、70.1%和53.2%。     

一种改进的渐进加密三角网点云滤波算法

针对渐进加密三角网滤波算法中初始不规则三角网对地形近似模拟的精度问题,该文提出了一种改进的渐进加密三角网滤波算法。该方法利用扩展局部极小值法,在包含点云的格网中提取待定种子点,并采用最邻近插值法获取不包含点云的格网高程;然后设定阈值来判断局部薄板样条插值的邻域高差,确定最终种子点;最后构建初始不规则三角网并迭代加密。结果表明,该方法能提高地面种子点提取的准确率,并进一步提高点云滤波的质量。