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。

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。

基于GA算法的移动曲面拟合在LiDAR滤波中的应用

作为一种新兴的主动式遥感技术,机载LiDAR可以快速有效地获取目标区域的数字表面模型。在数字城市建设中,往往需要对其中的建筑物进行提取和重建,而建筑物特征提取的关键则是数据滤波,实现对DSM中地面点与非地面点的分类。为建立一种更为有效、稳健的滤波算子,本文拟探讨一种基于遗传算法的移动曲面拟合滤波模型,以克服传统的最小二乘准则对小数据窗口的测量误差明显的放大弊端;另外,通过引入坡度局域标准差,解决在较大地物中心因窗口尺寸较小带来的对地面点的误判,提高模型的适用性。结合相关的实验分析,检验其应用于LiDAR滤波的实用性和可靠性,为后续建筑物的三维重建提供保障。

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。

一种基于分层自适应移动曲面拟合机载LiDAR点云数据滤波方法

为提高机载Li DAR数据滤波精度,提出了一种分层自适应移动曲面拟合法滤波。通过改进均值限差法,对原数据进行"粗滤波";之后以Mean Shift算法进行数据分类,建立虚拟格网索引结构,通过二次多项式进行曲面拟合,以自适应阈值进行"精滤波"。实验结果表明:该方法的适应性强,滤波结果具有较高的准确性。

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。

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。

基于移动曲面拟合的机载LiDAR海底点云滤波方法

机载Li DAR在浅海区域获取的点云数据与陆地点云不同,陆地点云滤波方法并不完全适用于海底点云滤波。针对此问题,提出一种基于移动曲面拟合思想的海底点云滤波方法,并综合点云高程和强度信息进行阈值设定,去除各种原因造成的噪声点云。通过对某浅海区域的海底点云滤波并最终提取海底地形的实验,验证了该方法的有效性。

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%。

基于遗传算法和MSWF的子空间拟合测向算法

针对传统算法在快时变环境性能不够理想,而在快时变环境性能较好的子空间拟合算法其多维非线性搜索运算量较大而且易于收敛于局部最优解的问题,本文采用基于MSWF的子空间快速分解及子空间维数的快速估计,避免了协方差矩阵的估计和特征值分解;同时用子空间拟合准则构造遗传算法的目标函数实现随机搜索功能,实现全局快速搜索。最后实验验证了遗传算法测向的有效性。

基于显著性划分的机载激光雷达点云滤波算法优化

针对点云数据拟合精度较低、点云显著性渲染效果较差的问题,提出一种基于显著性划分的机载激光雷达点云滤波优化算法。实验结果显示:一类错误率、二类错误率、总体错误率、Kappa值的均值分别为2.53%、2.27%、2.38%、95.10,可有效实现高精度点云滤波目的。

基于城区机载雷达数据的双重滤波算法

机载激光雷达扫描技术能快速且高精度地获取地面点的3维坐标,而激光雷达数据处理的首要任务就是点云的滤波,也即是将地面点和非地面点进行分离。传统的滤波方法大都是基于一定的地形条件或是小规模数据量进行的。针对城区的3维点云处理提出了一种双重滤波方法:先构建三角网,根据三角面片的角度信息过滤出一部分点云,将剩余点划分成规则格网;然后通过移动最小二乘曲面拟合法,将高差大于一定阈值的点滤除,从而获得地面点云。

基于移动最小二乘的数据拼接ICP算法

ICP算法的关键是确立正确的对应点集.针对此问题,本文提出一种改进的ICP算法.首先对2片点云的重叠区域进行基于移动最小二乘(Moving Least-Squares,MLS)曲面拟合得到2片插补出的点云数据,并确立初始对应点,然后结合刚性、曲率等约束去除错误对应点对.实验结果表明:改进ICP算法可以有效地提高确立对应点的正确率,从而极大地提高数据拼接的精度.

机载激光扫描测高数据滤波

机载激光扫描测高数据的滤波和分类是获取高精度数字高程模型的关键,也是国际上目前研究的重点和难点之一。本文详细研究了机载激光扫描测高数据滤波的方法,对现有各种滤波算法进行了综合评价,指出了现有方法的不足,在此基础上首次将"移动曲面拟合预测"滤波算法用于机载激光扫描测高数据滤波处理。试验结果表明该算法自适应性强,计算速度快,滤波效果好。通过对不同测区的数据进行实验,给出了滤波前后的对比结果。

基于B样条函数的图像分割分水岭算法研究

针对传统分水岭算法存在的过分割和对噪声敏感问题,提出了一种能很好地抑制噪声、剔除图像的伪边缘、准确定位图像边缘信息的方法。首先采用高频强调滤波对梯度图像进行增强,然后利用B样条函数对增强后的图像进行多次拟合,最后对拟合的曲面进行分水岭分割。实验结果表明,通过该法处理的梯度图像再进行分水岭变换,有效避免了过度分割问题;同时准确定位了图像边缘信息,提高了分割精度。

B样条函数的图像分割分水岭算法研究

针对传统分水岭算法存在的过分割和对噪声敏感问题,提出了一种能够很好地抑制噪声、剔除图像的伪边缘、准确定位图像边缘信息的方法。采用高频强调滤波对梯度图像进行增强,利用B样条函数对增强后的图像进行多次拟合,最后对拟合的曲面进行分水岭分割。实验结果表明,通过该方法处理的梯度图像再进行分水岭变换,有效避免了过分割问题,同时准确定位了图像边缘信息,提高了分割精度。

基于椭圆约束的隧道点云滤波

针对激光LiDAR在隧道监测中隧道壁点云滤波问题,通过移动测量系统获取隧道点云数据,提出采用联合RANSAC和稳健最小二乘的点云滤波方法。首先根据移动测量航迹对点云进行里程赋值和断面切片划分,获得点云断面数据;其次通过RANSAC算法对隧道进行圆模型拟合,初步滤除加大粗差点。最后通过椭圆约束的稳健最小二乘进行精细滤波,滤除和隧道壁距离较近的粗差点,获得隧道壁点云,并拟合出隧道壁断面参数。对滤波结果进行精度评定和拟合结果的稳健分析,说明滤波结果的有效性和鲁棒性。

基于机载LiDAR的点云数据滤波方法

为了对机载LiDAR点云数据进行有效滤波,减小常用滤波方法产生的一类误差和二类误差,提出一种基于偏度平衡的移动曲面拟合滤波算法。该算法在确定种子点的过程中加入偏度概念,以便有效降低种子点误差,可在上一次滤波完成后继续对非地面点与地面点进行滤波,从而实现对地面点与非地面点的有效分离,提高滤波精度。同时,使用国际摄影测量与遥感学会提供的数据与移动曲面拟合算法得到的数据进行对比试验。结果表明,基于偏度平衡的移动曲面拟合算法可有效减小一类误差和二类误差,提高滤波精度与效率。基于偏度的移动曲面拟合滤波算法适用于城市地区点云滤波,能取得较为可靠的滤波效果和更高的滤波精度。

基于机载LiDAR点云的道路提取方法研究

道路是建设数字交通和数字城市的重要组成部分,也是空间地理信息的重要元素。针对传统遥感技术提取道路效率低、自动化程度不高以及易受周围环境影响等问题,基于无人机搭载LiDAR测量系统获取的某城郊结合区的点云数据,提出一种点云数据预处理、道路点云分级提取和道路边界提取算法。该算法首先对获取的LiDAR点云原始数据进行去噪处理,再结合曲面拟合滤波和点云几何特征提取包含道路在内的地面点云,然后利用点云的强度信息初提取道路点云,针对与道路材质相似的停车场等地物点云,在构建TIN的基础上,使用边长和面积约束进一步对道路点云进行精提取,最后使用α-shape算法对道路边界进行提取,并利用算法对实测的点云数据进行道路提取,以准确率和误分率对本文算法进行定量分析,结果表明提出的道路提取算法能够快速准确地提取道路点云。

GPS高程转换的总体最小二乘方法研究

利用曲面拟合对GPS高程进行转换时,GPS观测数据中的误差会通过曲面参数的解算过程传播到转换后的高程数据中。为分析观测误差对高程数据的影响,分别对二次多项式曲面、三次多项式曲面、移动二次多项式曲面的拟合模型进行研究,利用最小二乘估计、总体最小二乘和加权总体最小二乘算法进行高程转换。数值试验表明,在考虑观测数据中的误差后,采用总体最小二乘估计方法进行高程转换,精度明显提高。