基于Otsu算法与改进区域生长算法的道路点云提取

针对车载激光扫描获取的道路点云数据分类问题多的难点，本文提出了一种基于最大类间方差(Otsu)算法与改进区域生长算法的道路面提取方法。原始点云中非地面点滤除依靠Otsu算法自适应计算出分割阈值；随后分别计算点云的法向量与曲率；最终将法向量相似度作为约束条件，使用改进区域生长算法进行道路面精确提取。通过两段典型的城市道路点云数据为例，试验结果表明，本文方法提取道路面结果的准确度(C_R)、完整度(C_P)以及提取质量(Q)均大于94%，充分证明了该方法的有效性。