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融合序列形态学算子的城区LiDAR滤波方法
被引量:
1
1
作者
孙美玲
李永树
+1 位作者
陈强
蔡国林
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期1038-1044,共7页
为解决单一形态学算子在LiDAR数据滤波中的准确性和自动识别问题,提出了一种融合序列形态学算子的城区LiDAR滤波方法.在顾及多种形态学算子优势互补特性和LiDAR不同地物数据特点的基础上,首先利用形态学开运算及白top-hat变换剔除低粗...
为解决单一形态学算子在LiDAR数据滤波中的准确性和自动识别问题,提出了一种融合序列形态学算子的城区LiDAR滤波方法.在顾及多种形态学算子优势互补特性和LiDAR不同地物数据特点的基础上,首先利用形态学开运算及白top-hat变换剔除低粗差噪声和树木、汽车、电力线等小型地物,然后利用形态学梯度查找大型建筑物边缘,最后利用连通性分析和二值形态学重建方法剔除大型建筑物,获得准确的地面与地物分类点.使用ISPRS提供的不同复杂度9组城区测试数据进行实验,结果表明,本文方法的Ⅰ类、Ⅱ类及总误差均值分别达到6.90%、3.33%和5.44%,整体分类与自动识别性能优于常规滤波算法.
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关键词
形态学
滤波
白top-hat变换
形态学
梯度
二值形态学重建
激光雷达
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职称材料
题名
融合序列形态学算子的城区LiDAR滤波方法
被引量:
1
1
作者
孙美玲
李永树
陈强
蔡国林
机构
西南交通大学地球科学与环境工程学院
出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期1038-1044,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51178404
41072220
+3 种基金
41201434)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20100184110019)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(SWJTU09CX010
SWJTU09BR050)
文摘
为解决单一形态学算子在LiDAR数据滤波中的准确性和自动识别问题,提出了一种融合序列形态学算子的城区LiDAR滤波方法.在顾及多种形态学算子优势互补特性和LiDAR不同地物数据特点的基础上,首先利用形态学开运算及白top-hat变换剔除低粗差噪声和树木、汽车、电力线等小型地物,然后利用形态学梯度查找大型建筑物边缘,最后利用连通性分析和二值形态学重建方法剔除大型建筑物,获得准确的地面与地物分类点.使用ISPRS提供的不同复杂度9组城区测试数据进行实验,结果表明,本文方法的Ⅰ类、Ⅱ类及总误差均值分别达到6.90%、3.33%和5.44%,整体分类与自动识别性能优于常规滤波算法.
关键词
形态学
滤波
白top-hat变换
形态学
梯度
二值形态学重建
激光雷达
Keywords
morphological filtering
white top-hat transformation
morphological gradient
binary morphological reconstruction
LiDAR
分类号
TN953 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合序列形态学算子的城区LiDAR滤波方法
孙美玲
李永树
陈强
蔡国林
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
1
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