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针对多波束点云数据去噪难以保留精细特征,无法精确“锁定”河床形态问题,本文提出了一种面向自然资源确权水流三维登记探索的多波束点云去噪算法。以KD树搜索为基础,引入统计滤波理论进行多尺度噪声分类,并剔除大尺度噪声;针对小尺度噪声,在信息熵理论基础上,以主成分分析算法为基础,以信息熵最小原则确定最优邻域,并据此构建曲率信息熵对双边滤波因子进行优化改进,以实现水下地形点云去噪与精细特征保留的目的。试验结果表明,本文算法具有可行性,能够有效保证水下地形的精细特征,并能够应用于自然资源水流三维登记。 相似文献
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特征提取对建筑物精细建模的品质和精度起着重要作用。为清晰准确地提取建筑物的特征信息,本文针对采用传统的法矢估计方法受噪声影响大、存在误判的问题,提出了一种基于移动最小二乘法矢估计的建筑物点云特征提取方法。该方法首先采用移动最小二乘法进行法矢估计,然后将K邻域法矢夹角的均值作为点的显著性指标进行特征点判别,最后对提取出的特征点集进行下采样,进一步消除冗余信息。试验结果表明,采用移动最小二乘法进行点云法矢估计,其结果更加准确和稳健,从而有效提升了建筑物点云特征提取的精确性和可靠性,对特征点集的下采样能够删除大量冗余特征点,使提取的特征线更加简洁、清晰、完整。 相似文献
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简述目前几种主要的点云滤波方法,运用MatLab语言编程实现移动窗口最小二乘曲面拟合算法对数据进行滤波处理,经实验数据分析取得良好的滤波效果,能有效滤除点云噪声,获得高精度的建模数据,同时很好地保持地形特征。 相似文献
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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。 相似文献
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针对存在噪声的点云数据,采用常规方法拟合效果精度不高的问题,提出了一种有效改善拟合精度的方法。在移动最小二乘的基础上,考虑观测量存在噪声的情况,通过设定阈值剔除噪声,从而得到精度较高的结果。通过相关实验可知:本文方法可有效剔除点云数据中的噪声,提高拟合结果的精度,稳定性更好。 相似文献
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多尺度点云噪声检测的密度分析法 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
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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信息。 相似文献
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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。 相似文献
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本文首先简要分析了现有点云简化算法的优缺点,接着设计了一种基于kd_tree数据索引与曲率采样结合的高效简化策略,充分利用曲率采样的精度优势与kd_tree索引的速度优势,实现了基于kd_tree索引的曲率自适应点云简化算法。试验表明,该算法在减少点云数据量的同时,能够较好地保证模型中的特征点,在速度与效果上都达到了较为理想的结果。 相似文献
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为了更高效、高精度地获取岩体结构面信息,借助三维激光扫描技术,提出并建立一种基于Kriging算子和最小二乘法组合的点云插值方法。首先对获取的隧道点云数据利用单一的最小二乘法进行插值,并以此为基础,结合Kriging算子的适应度函数建立组合插值模型。在利用三维激光扫描仪已获取的某岩溶隧道的原始点云数据的基础上,运用组合模型进行插值处理,以此获取岩体结构面信息,并将组合方法得到的结果与单一的插值方法进行对比,发现组合方法插值效果较好,误差也较小。基于Kriging算法和最小二乘法结合的插值方法,在利用三维激光扫描技术获取岩溶隧道岩体几何信息—结构面产状的过程中能更加精确、全面,并可以用于岩体稳定性评价。 相似文献
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基于特征基元的点云数据配准方法,利用控制点对机载与车载点云数据进行概略匹配,构建了顾及梯度与颜色特征及特征组对的特征点匹配算法模型,根据拟合平面特征解算平移和旋转变换参数,实现了机载与车载点云数据的精确配准,并在此基础上建立了多角度点云数据融合的房屋顶部和立面特征提取、点云数据与光学影像纹理信息匹配的技术流程,实现了建(构)筑物三维精细建模,并通过实例验证了本文所提方法的有效性。 相似文献