基于RANSAC算法的地铁隧道点云数据滤波

三维激光扫描技术能够快速、有效地获取隧道点云数据,可用于提取地铁隧道的形变信息,但隧道点云数据中包含着噪声点、离群点,需要滤波去除,目前已有滤波算法不适用于隧道环境。文中采用统计特征去除部分噪声点,利用区域增长方法初步提取隧道壁部分点云作为RANSAC算法种子点,进一步利用RANSAC算法拟合数学模型提取隧道壁全部点云数据,并利用RANSAC点云拟合模型对隧道盾构体施工精度进行评估。实验结果表明了方法的有效性。     

车载激光扫描数据中杆状地物提取

针对车载激光扫描数据中对杆状地物提取效果不够理想的问题,该文提出一种基于聚类的杆状地物提取方法。首先将原始点云投影到水平面并进行格网划分,以单个格网为数据处理单元去除地面点;再基于处理数据对格网进行点云探测并编号,赋予同一属性值利用八邻域搜索对地物点聚类;然后以聚类后单个点云块为处理单元,利用各类地物特征,如高度、投影点密度、投影面积及形状等,逐步排除其他地物点,实现对杆状地物的精细提取。试验验证了文中所述方法对道路环境中杆状地物提取的有效性。     

基于散乱点云特征提取算法研究

三维激光扫描测量技术是当前测绘领域研究的热点。点云各个要素特征提取在三维建模中是非常重要的一个环节,也逐渐成为三维点云数据处理中的一个研究重点。目前对点云数据特征提取仍然存在一些问题,大多数算法的研究是针对栅格点云数据进行的,存在容易受到噪声数据的影响以及适应性不强等问题。本文在研究了现有的点云数据特征提取的方法的基础上,将法线差分算法应用到场景内地物提取中,从而实现场景中地物的特征提取。     

相位式地面三维激光扫描点云的噪声滤除

本文针对相位式三维激光扫描仪扫描过程中因扫描到边界或扫描超过极限测程后产生的噪声问题,提出了一种结合扫描目标空间间隔、激光点云反射强度及点云空间分布特征结合的点云噪声去除方法,以某古建筑相位式三维扫描数据进行实例验证表明,本文提出算法去噪准确率达99.0%,能有效去除了相位式三维扫描点云的极限噪声。     

车载LiDAR点云数据中杆状地物自动提取与分类

针对城市道路场景中车载LiDAR点云数据质量差、各类地物相互遮掩的情况,提出杆状地物自动提取与分类算法。先通过改进数学形态学算法移除点云数据中的地面点,再根据杆状地物的形态特征,使用纵向格网模板初步提取杆状地物,然后对提取的疑似杆状地物进行点云数据规则化并通过统计分析移除噪声点,最后根据预先建立的杆状地物样本训练SVM分类模型,对提取的杆状地物进行分类。试验表明,本文方法能够在数据质量欠佳的情况下有效提取城市道路场景中的杆状地物,并对提取的杆状地物进行高精度分类。     

激光雷达点云电力线自动提取算法

针对当前电力线提取方法自动化程度和精度不高的问题,本文从点云数据的空间分布特征出发,提出了一种高效的电力线自动提取方法.首先基于自然裂点法,将点云数据按高程分类后去除地面点;然后对数据进行空间划分,基于子空间的点密度及空间结构特征的差异化,利用地物分割算法去除电塔点和残留的植被点;最后利用基于欧氏距离分割的电力线自动检...     

基于LM算法的机载LiDAR全波形数据分解研究

全波形机载激光雷达系统采集的波形数据蕴含着丰富的地物信息,因此,这些地物信息的提取方法具有很大的研究价值。本文通过对全波形数据的去噪平滑以及LM参数优化算法实现了波形分解,并利用其结果生成的点云数据与系统点云数据进行对比,结合部分点云剖面图分析其给实际生产应用所带来的帮助,实验表明,本文所用方法可以有效地提高数据中地物信息的质量。     

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。     

变窗口均值限差法的点云噪声滤除方法

利用三维点云数据建模的准确与否很大程度上依赖于点云滤波效果的好坏,通过对滤波方法的研究,可以提供尽量准确的地面点云数据.文章利用C#高级编程语言,结合OpenGL三维图形库对三维激光点云数据进行噪声滤波处理;将三维激光点云投影到格网内的拟合平面上,通过变窗口均值限差法对高差、坡度关键参数进行了分析对比,确定出合适滤波参数,模拟表达实际地形的原貌.实验证明,变窗口的均值限差法可以滤除绝大部分噪声,对于紧邻地面的部分噪声,可以通过进一步拟合最小二乘曲面或加入先验信息等方法去除.该方法不仅能够有效去除噪声,而且还能较大程度地保留地形的特征信息.     

基于EPS平台的地面三维激光扫描点云数据处理方法探讨

三维激光扫描技术是通过大量密集的扫描点,以模拟形式体现目标实体对象表面丰富的形体信息,不能获取的点云数据直接读取目标对象的矢量化信息,并进行点云数据处理。笔者在工作中,以EPS2008软件平台为基础,利用VBScript脚本进行二次开发,实现了点云数据分层提取、点云线状地物提取、点云特征轮廓提取、点云数据断面提取和点云高程提取等功能。本文针对已经实现的功能进行探讨,指出每种方法的特点和应用范围。     

Image classification-based ground filtering of point clouds extracted from UAV-based aerial photos

With the advent of unmanned aerial vehicles (UAVs) for mapping applications, it is possible to generate 3D dense point clouds using stereo images. This technology, however, has some disadvantages when compared to Light Detection and Ranging (LiDAR) system. Unlike LiDAR, digital cameras mounted on UAVs are incapable of viewing beneath the canopy, which leads to sparse points on the bare earth surface. In such cases, it is more challenging to remove points belonging to above-ground objects using ground filtering algorithms generated especially for LiDAR data. To tackle this problem, a methodology employing supervised image classification for filtering 3D point clouds is proposed in this study. A classified image is overlapped with the point cloud to determine the ground points to be used for digital elevation model (DEM) generation. Quantitative evaluation results showed that filtering the point cloud with this methodology has a good potential for high-resolution DEM generation.     

一种顾及水下地形特点的多波束点云去噪算法

针对包含大量噪声的多波束点云去噪问题,顾及水下地形特点设计算法去除近地表噪声和明显离群噪声。算法基于RANSAC算法思想拟合局部平面,结合统计分析方法去除给定阈值范围之外的噪声;结合共面法矢量特征预判去除离群面并探测保留陡坡等高程梯度变化明显的敏感地形。通过减少点云数据检索次数、使用哈希表等方式优化算法,提高执行效率。能够保证地形一致性的同时较好地保留区域边界等信息。最后,设计实验对多波束点云去噪结果达到预期,并对实验结果进行探讨提出后续研究方向。     

建筑物立面分类与DIM点云滤波

针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配（DIM）点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题,本文借鉴机器学习中样本学习的思想,对建筑物立面进行了分类并对DIM点云提出了相应的滤波方法,以达到去除DIM点云噪声和改善其TIN网格模型畸变的目的。其中,针对平面结构立面,采取先对点云样本进行学习计算构建数学立面模型所需参数,再对该立面模型设定阈值并对其点云进行滤波处理的方法;针对曲面结构立面,则结合DIM点云特性先将点云样本分类标记归为立面点与非立面点,再进行样本特征值学习,使用Logistic回归算法迭代计算求解最佳回归系数,从而构建滤波分类器的方法对立面点云进行滤波处理。试验结果表明,本文滤波处理方法能将立面DIM点云噪声有效识别并去除,而且使用该方法处理后所得点云构建的建筑物立面TIN网格模型精细化程度得到有效提高,模型质量得到明显改善。     

建筑内噪声点云去除的扫描光线截断法

建筑内部噪声点云由于不同风格的家具及遮挡问题,分布规律比较复杂且通常与建筑立面粘连,难以通过交互的方式去除。针对这一问题,本文提出了一种建筑内噪声去除的扫描光线截断法。该方法首先分割建筑面片;然后将扫描中心点与点云组成的扫描光线与建筑立面求交;最后通过比较扫描光线的长度和扫描中心点与交点的距离,利用建筑立面截断扫描光线,从而在保持原始采样间隔的情况下自动去除建筑内部噪声点云。试验结果表明,该方法能较好地去除建筑内部的噪声点。     

基于近景影像边缘信息点云的精细三维重建

针对三维激光扫描技术在获取三维信息存在扫描漏洞及边缘信息不足等问题,本文以文物对象的精细三维重建为目的,在近景影像与激光点云精细三维重建中提出一种新的方法。首先利用尺度不变SIFT算法匹配,并设置多重约束逐级剔除误匹配点获得最优匹配点集,采用基础矩阵加严密解解算定向参数,然后采用改进的CANNY算子提取影像边缘信息,利用仿射变换的粗值点和核线几何搜索匹配得到边缘同名点,最后根据定向参数重建边缘点云并与扫描点云进行配准,生成对象的精细点云模型。实验结果表明,采用此方法可生成边缘信息丰富、精细度高的三维信息。     

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,本文算法可以很好地去除植被茂密区域中低矮的植被点,保留真实的地面点,提高了植被茂密区域点云滤波的处理精度。     

基于中值滤波和小波变换的遥感影像去云

去云处理是遥感图像处理以及大气纠正的重要步骤,目前常用的遥感薄云去除法一般只能去除低频区域的云,而对高频区域的云则没有处理效果。因此,在研究传统小波算法对图像进行处理的基础上,引入了中值滤波,它将每一像素点的灰度值设置为该点邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值,旨在对高频突变云区进行处理。而后结合主观视觉和客观统计分析两方面对结果进行评价,并且与传统小波去云比较,经分析表明,高频突变云有所减少,达到了预期目的。     

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。