基于图像分割技术的城区机载LiDAR数据滤波方法

为了获取高精度的DEM数据,采用了一种基于图像分割技术的方法对机载LiDAR数据进行滤波处理。该方法针对原始激光点云数据,首先运用边缘检测技术进行点云分割,准确提取建筑物的边缘信息,确定地面种子点;然后按照一定的准则进行区域生长,最终得到裸露地面点集。针对几组不同地貌特征的城区实测数据进行滤波实验,通过定性和定量分析,验证了该算法不但计算速度快、精度高,而且还具有较强的稳健性。

通航船舶吃水实时检测系统数据处理方法研究

根据通航船舶吃水检测要求,研制了基于超声波传感器阵列的船舶动态吃水实时检测系统,获取了船底吃水的点云数据。分析点云数据突变点的分布特征和现场干扰因素,将异常数据分为2类。并提出将点云数据中值滤波算法应用于消除超声波传感器探测船底时"第1类异常数据"的干扰;针对"第2类异常数据"出现在船尾的特点,提出了最小二乘直线回归预测法消除船只螺旋浆尾流干扰。并采用现场实测数据,对算法进行了验证。现场实测表明,检测系统满足测量要求,采用的算法实用、有效。

顾及局部统计特征的均值滤波方法及其应用

针对Caris软件自动滤波结果中仍存在较多异常数据点、手工剔除需要耗费较长时间的问题,提出了一种基于局部统计特征的均值滤波方法。先利用局部统计特征剔除局部异常点,再结合均值滤波方法估计格网点水深值。实验结果表明,方法处理结果与手工编辑结果水深差值中误差仅为0.121 m,而处理时长极大缩短,对工作效率的提升很大。