多级移动曲面拟合LIDAR数据滤波算法

为提高城市区LIDAR数据滤波精度,提出了一种多级移动曲面拟合滤波方法。建立区块网格搜寻及索引机制完成对离散LIDAR点云的标示;通过建立二次多项式完成参考曲面的拟合,不同窗口大小获得不同层次的拟合曲面;设置自适应阈值,完成地面点与非地面点的判断。精度评价结果表明,该滤波算法误差在1m以内,能够满足实际应用的需求。

基于移动窗口的最小二乘曲面拟合算法及其应用

点云滤波是地面三维激光扫描数据处理的重点和热点问题,也是点云数据处理的一项关键工作。本文在阐述了目前几种主要的点云滤波方法的基础上,提出了基于移动窗口最小二乘曲面拟合算法,详细介绍了该算法的基本原理、实现过程及其应用。该算法具有拟合曲面精度高、光滑性好等特性,经试验数据分析,该算法在点云数据率处理中取得了良好的滤波效果,能够有效对点云进行分类,去除点云噪声,很好保持了地形特征,获得高精度建模数据。在实际工程中得到了广泛应用。

改进的移动窗口曲面拟合法点云数据滤波处理

介绍传统移动窗口滤波算法的原理及特点,对其应用于激光扫描点云数据滤波的不足进行了分析。在此基础上,将相应的算法进行了扩展和改进,改进方法可自适应地调整网格尺寸大小,同时可克服滤波过程中高差阈值难以确定的不足。利用两组实际扫描点云数据进行试验,以验证这种算法的有效性,结果证明,与传统的移动窗口滤波法相比,改进算法各类误差均较小,试验结果更优。

多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法

为了提高机载激光雷达点云滤波算法的精度、效率以及自适应性,提出了一种多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法。首先,对点云数据进行预处理即剔除粗差,然后通过格网化分割建立格网索引,利用每个格网的邻域格网中的最低点建立曲面方程,计算真实高程与拟合高程的差值并设置自适应性阈值进行滤波,最后采用多级滤波策略,即逐级改变格网大小并自动设置邻域和阈值,直到滤波结果达到精度要求。使用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的测试数据对算法进行验证,第1、2类误差和总误差平均值分别为7.33%、10.64%、6.34%。将该算法与ISPRS公布的8大经典滤波算法进行比较,结果表明该方法的适应性强,滤波结果具有较高的准确性。

海量机载LiDAR点云改进滤波算法研究

为了提高机载LiDAR点云滤波算法在点云滤波中的精度与效率,本文在已有的多级移动曲面拟合滤波算法的基础上提出一种多级多窗口移动曲面拟合算法(WHMCFA)。该改进滤波算法能够有效解决HMCFA滤波算法中存在的曲面拟合精度低、粗差率高等问题。同时,为了提高LiDAR点云数据的滤波效率,在WHMCFA的基础上设计并实现PWHMCFA并行滤波算法。将本文改进滤波算法应用于机载LiDAR点云数据滤波处理中,结果表明,与传统滤波算法相比,本文提出改进滤波算法的滤波精度更高,滤波效果更好。

基于Lagrange算子与曲面拟合的点云滤波研究

随着三维激光技术的广泛应用,点云数据后处理技术直接影响到后期建模质量。其中在使用曲面拟合进行三维激光扫描点云数据滤波时,通常面临阈值选择或多次迭代的问题。为此,本文以Gauss-Seidel迭代为基本思想,移动最小二乘曲面拟合与Lagrange算子相结合的插值方法进行滤波,针对该算法处理过程中遇到方程组解无实根的情况提出解决方案,并对处理后的数据进行对比以验证算法有效性。结果表明,方差为0.5的随机噪声滤波效率达到80%,方差为1的随机噪声滤波效率达到90%。