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提出了一种基于空间小面元模型(space-patch model,SPM)的序列影像密集点云重构方法。顾及SPM灰度一致性约束和空间几何约束,通过种子点的获取、扩散和滤波,生成密集SPM以逼近物体表面。该方法突破了传统核线影像密集匹配条件苛刻的限制。利用狮子影像数据,进行了密集点云模型的重构实验,验证了该算法的有效性。设计了几类对比试验,分析了扩散迭代次数和滤波对模型点云质量的影响。结果表明,对高分辨率影像多次扩散迭代并进行滤波,能够恢复出二维影像所包含的大量三维点云信息。 相似文献
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LiDAR滤波是从其数据中提取数字地形模型(DTM)的一个主要步骤。当前的LiDAR滤波方法大都是通过单一的LiDAR点云数据来进行的,由于点云缺乏真实数据作参考,在滤波时可能会出现较大的误差。因此,提出一种基于地形变化检测的机载LiDAR滤波方法。首先将LiDAR点云数据与已有的DEM数据精确配准并统一到同一坐标系下,然后对LiDAR点云数据进行格网化组织,使LiDAR点云数据与DEM数据中相应的区域对应,最后把已有的DEM数据与LiDAR点云数据叠加进行滤波。为了验证该方法,采用城区和山区2种不同地形特点的数据分别进行试验。结果表明该方法能有效滤除城市和山地环境中的地物,并且保留地形的细节信息。 相似文献
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在基于激光点云构建DEM的过程中,用于区分地面点和非地面点的点云滤波处理至关重要。本文面向基于机载LiDAR点云的沿海滩涂DEM高精度的构建需求,提出了一种机载LiDAR点云的改进坡度滤波算法。首先,采用统计异常值剔除法(SOR)去除原始机载LiDAR点云数据中的噪声;然后,利用规则格网的坡度和高程阈值,设计了适用于滩涂点云数据的地面点坡度滤波方法;最后,选取如东市长沙港的滩涂机载LiDAR点云作为试验数据,构建滩涂DEM,并进行精度检验。试验结果表明,利用本文方法处理后的LiDAR点云构建的DEM精度满足国家与行业标准的要求。 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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机载激光雷达点云滤波算法分析与比较 总被引:1,自引:0,他引:1
机载点云数据在城市三维建模、DEM提取中应用广泛,而机载点云滤波是这些应用的基础。因此,这里对机载点云滤波算法设计所依据的地面特征和滤波结果的精度评定方法作了总结,并对现有滤波算法进行了分类描述。最后着重对滤波算法做了直观的对比分析,为后续点云数据滤波处理研究提供参考。 相似文献
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针对原始结构光钢轨轮廓点云数据量大、强噪声和离群杂点多的问题,本文提出了一种欧式聚类融合多种传统滤波方式的钢轨点云自适应精简的方法。采用点云欧式距离为特征量的聚类分割方法用于无效杂散点数据的识别和精简,采用统计滤波结合均匀体素下采样滤波方法实现点云初步去噪。在此基础上,通过欧式聚类分割噪点,采用自动获取滤波范围的自适应直通滤波去除轨底粘连数据,以保证点云配准的效率与准确性。本文提出的方法可有效精简无效数据和去噪,点云精简比约为94%,同时保留了原始点云的有效轮廓特征,为点云配准与磨耗点的高精度识别奠定了基础。 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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在分析现有滤波算法的基础上,结合数据驱动和模型驱动式算子各自的优点,提出基于点云空洞修复和TPS变形模型的数学形态学机载LIDAR点云滤波,该方法首先提取和修复由水域造成的大面积点云空洞,采用多尺度形态学开算子作用于修复的数据,得到近似裸露地表面;然后利用2D空间的TPS变形模型,以近似地表面为基础,插值原始点云,根据插值与原始点云高程的差值大小去识别地面点和非地面点。通过定量分析,验证该方法不仅有较高的滤波精度,而且也能较好的保留裸露地表的细节特征,同时该方法有助于辅助人工处理,提高数据处理的质量。 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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机载激光雷达(LiDAR)点云滤波是点云数据处理的关键步骤,决定着后续派生品应用的精细程度。针对复杂场景区各种地物的交错性和多态性、地形的突变(断裂)性、相邻地物和地面点高程的相似性等导致的难以区分地物点和地面点瓶颈,本文提出了一种基于多特征聚类的点云层次滤波方法。本文方法首先耦合点云几何和物理信息进行多特征点云聚类,然后发展一种顾及地形断裂的地面点簇识别方法捕捉各类地面点,最后利用捕捉到的地面点构建初始地面参考面,并借助多尺度层次点云滤波方法进一步查找原始点云中的地面点。以4组地形复杂且建筑物和植被混杂区点云数据为试验数据,将本文方法与6种代表性滤波算法对比表明,本文方法的平均总误差最小、滤波性能最优、稳定性最高。 相似文献