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基元是影响点云滤波精度和效率的关键因素之一。本文提出了一种基于多基元的三角网渐进加密(MPTPD)滤波方法。它包括点云分割、对象关键点提取、基于关键点的对象类别判别3个主要阶段,且3个阶段的基元分别为点、对象、关键点。使用了4景机载激光雷达和摄影测量点云数据对MPTPD、三角网渐进加密(TPD)、基于对象的三角网渐进加密(OTPD)3种滤波方法进行了性能测试。试验表明,MPTPD方法具有整体上最优的性能:在精度方面,MPTPD与OTPD两种方法的精度相当,MPTPD方法的一类误差I、总误差T比TPD的相应误差分别低约22.07%和8.44%;在效率方面,多数情况下TPD、MPTPD、OTPD方法的效率依次降低,且MPTPD的平均耗时是OTPD平均耗时的57.93%。 相似文献
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形态学滤波与三角网加密滤波是从LiDAR点云中自动识别真实地面点的两种重要方法,本文分析了两种方法优劣性及其过程实施的特点,提出了一种融合形态学灰度重建与不规则三角网分层加密的点云滤波新策略:1首先对LiDAR点云实施Ⅰ类错误优先的形态学灰度重建初始滤波,并通过"非最小值抑制"将LiDAR点云标记为地面可靠点、地面可疑点、非地面可疑点三种类别;2依据形态学灰度重建迭代顺序对非地面可疑点进行分层标记;3利用地面可靠点构建初始三角网,对地面可疑点、非地面可疑点依次进行三角网加密滤波,并基于分层标记信息自适应调整地面点判据参数。ISPRS标准数据滤波实验结果表明,本方法滤波质量高且具有较好的通用性。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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针对传统不规则三角网滤波精度依赖于初始种子点选取的问题,提出一种结合形态学与不规则三角网的机载LiDAR点云滤波算法。首先采用KD树粗差剔除方法对异常点进行剔除,然后利用数学形态学滤波算法对粗差剔除后的点云进行粗滤波,最后采用改进的不规则三角网滤波算法对上述结果进行精滤波。三角网迭代滤波过程中每次对滤波得到的地面点进行整体构网,减少了构网次数以及离散点之间的相互影响。实验选取国际摄影测量与遥感协会提供的3组测试数据进行滤波,结果表明本文方法能够有效降低I类误差和II类误差,验证本文滤波算法的可靠性。 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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经典的渐进加密三角网算法采用同一套参数难以在平地/山区混合的机载激光点云数据中取得良好的滤波结果。针对该问题,提出了一种改进的、基于地形预分类的渐进加密滤波方法。首先利用单一参数进行初次滤波,并根据滤波结果获取地形预分类结果;然后针对平地/山区地形特点,利用不同参数进行二次滤波,得到不同地形更精细的滤波结果;最后对不同地形的地面点进行合并,生成最终滤波结果。实验结果表明,基于地形预分类的渐进加密滤波方法生成的数字高程模型的均方根误差为1.733 m,显著优于经典方法。 相似文献
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滤波是机载LiDAR点云数据处理的关键步骤之一,点云数据的海量化特性使得一般的串行化滤波处理方法无法满足快速成图的应用需求。提出一种基于多核计算技术的并行三角网渐进加密滤波方法,将串行方法中最耗时的三角网构建与脚点判别过程进行了并行化改造。三角网构建算法的并行化基于分治法实现,脚点判别算法的并行化采用一种随机分配策略将三角网划分为多个离散分布的三角形子集合来实现负载均衡。并行滤波方法在8核环境下多次渐进加密的实际加速比达到3.1左右。试验证明,该方法可以充分发挥多核计算优势,并且对不同分布形态点云数据具有良好的适应性。 相似文献
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针对采用渐进式形态学滤波算法进行机载LiDAR点云滤波时存在的滤波效果不佳、地形特征保留不明显的问题,本文提出了一种改进不规则三角网的后处理滤波算法,构建组合式机载LiDAR点云滤波算法。该组合算法有效地结合了渐进式形态学滤波算法与改进TIN滤波算法的优势,首先采用渐进式形态学滤波算法对原始机载LiDAR点云数据进行处理,提取得到初始地面点;其次优化传统TIN滤波算法,以初始地面点及种子点构建TIN,通过连续迭代提取得到精细化地面点。为验证本文提出滤波算法的可靠性与优越性,选取宁波市某地2组机载LiDAR点云数据进行实验,结果表明,与较单一的渐进式形态学滤波算法、TIN滤波算法地面点提取结果相比较,本文改进滤波算法提取地面点的Ⅰ类误差、Ⅱ类误差及总误差均更低,且不受地形条件限制,具有较高的适应性,验证了本文提出改进滤波算法的可靠性与优越性。 相似文献
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经典的渐进三角网滤波算法在LiDAR点云数据处理中应用十分广泛,但其滤波精度很大程度上取决于种子点选取的正确率。本文针对这一问题,在渐进三角网加密算法基础上提出了一种基于小格网高程、均方差和点密度统计数据选取种子点的迭代滤波算法。实验结果表明,本文的迭代滤波算法可有效避免低点等非地面点对种子点选取的干扰,且滤波结果生成的DEM精度较高,具有一定的实用性。 相似文献
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针对经典的迭代三角网加密算法(PTD)过度侵蚀地形、误差累积的问题,提出了一种基于区域生长的多尺度滤波方法。该方法引入了金字塔策略建立不同层次的点云结构,以上层种子点为基准对下层种子点进行处理:先通过不规则三角网滤除非地面点,然后依据局部地形设置动态阈值,以表面拟合区域生长算法增长受侵蚀的地面种子点,循环迭代逐渐逼近真实地面。通过对ISPRS提供的15个基准数据集进行测试,第Ⅰ、Ⅱ类误差以及总误差分别为2.40%、3.67%、2.84%,Kappa系数为93.74%。结果表明,该算法具有更强的性能,可以获得理想的地面模型。 相似文献
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传统的滤波算法通常是针对具有连续表面的简单区域来进行,因此带有一定的局限性,且不能解决复杂城区地形准确提取的难题。因此,本文提出了一种改进的基于TIN渐次加密的LiDAR点云数据滤波方法,该方法先对原始点云利用多尺度虚拟网格筛选地面种子点;然后,对种子点构建初始TIN表面,在此基础上进行向上加密;最后,得到的TIN三角网则为真实地形表面。实验结果表明,该方法能有效地滤除建筑物、植被和其他地物,并较好地保持地形特征。 相似文献