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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
点云坡度滤波算法原理简单、易于实现,为进一步提升坡度滤波算法的自适应性,提出了一种多尺度自适应点云坡度滤波算法.首先,在数据预处理的基础上引入虚拟网格对点云数据进行分割;然后,利用距离加权的方式逐次计算网格点的坡度角,结合k均值聚类和正态分布自适应确定滤波阈值;最后,使用多尺度策略逐级缩小网格尺寸实现点云数据的精细滤波...  相似文献   

2.
提出了一种基于虚拟网格与改进坡度滤波算法的机载LIDAR数据滤波方法。该算法将虚拟网格的概念用于LIDAR滤波,避免了LIDAR点云内插或者平滑造成的信息损失。基于虚拟网格生成的初始表面模型是一个规则网格,在初始表面模型上进行地面点的选取,可以极大地提高运算效率。在改进的坡度滤波算法中,提出了4个坡度阈值,克服了经典坡度滤波算法在地形急剧变化的地方可能发生的错误。实验结果表明,该算法可以提取出大多数地面点,生成比较精确的DEM,证明了该算法的可行性。  相似文献   

3.
在研究高程突变TIN的滤波算法基础上,对该算法进行了改进。首先,进行粗差剔除,之后以Mean Shift算法进行点云分类,并分块构造D-TIN,分别设置动态坡度阈值;最后,对滤波结果进行定性与定量分析。实验表明:改进的算法能够有效地滤除原算法中不能滤除的植被及其他地物,提高了滤波的准确性。  相似文献   

4.
本文提出了基于坡度因子的概念、利用已知DEM辅助信息、针对LIDAR点云迭代进行DTM提取的新方法。主要介绍了多源数据配准、激光点云滤波算法的原理,并在山地、居民、水域等地区进行了实验,同时应用两种精度验证方法对实验数据进行运算和评价。实验证明该算法不依赖初始坡度设定,自适应性较好。  相似文献   

5.
基于虚拟网格与改进坡度滤波算法的机载LIDAR数据滤波   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出了一种基于虚拟网格与改进坡度滤波算法的机载LIDAR数据滤波方法.该算法将虚拟网格的概念用于LIDAR滤波,避免了LIDAR点云内插或者平滑造成的信息损失.基于虚拟网格生成的初始表面模型是一个规则网格,在初始表面模型上进行地面点的选取,可以极大地提高运算效率.在改进的坡度滤波算法中,提出了4个坡度阈值,克服了经典坡度滤波算法在地形急剧变化的地方可能发生的错误.实验结果表明,该算法可以提取出大多数地面点,生成比较精确的DEM,证明了该算法的可行性.  相似文献   

6.
针对现有基于坡度滤波的改进方法难以同时提升滤波速度与精度的问题,文章提出了一种基于纵横断面的机载LiDAR点云数据滤波方法。该方法视测区为多个断面构成,以行(列)为滤波基本单位,兼顾高程突变的方向信息,分别从纵横断面以基于坡度的判据进行滤波处理,可同时提高计算速度与结果精度。实验结果表明,该算法计算速度快,并且对于不同特征的地形都能取得较好的滤波效果。  相似文献   

7.
提出一种基于双层格网与改进坡度滤波方法.该方法实现对原始数据的两级格网化,在一级网格中选出地面种子点,在此基础上利用二级网格进行地面点选取,不仅提高了运算效率还可以剔除粗差.在改进坡度滤波算法中,对传统滤波算法进行改进,提出3个坡度阈值,有效克服传统坡度滤波算法在地形起伏较大的地方可能发生的错误.试验结果表明,该算法计...  相似文献   

8.
通过分析车载激光点云的特征,提出了一种基于改进的数学形态法的地面滤波方法。该算法运用三维虚拟格网组织数据,在形态法迭代过程中采用环形结构元优化滤波窗口,利用局部区域自适应坡度阈值对形态法开运算进行控制。在获得初始低点后,基于邻域坡度滤波提取地面点。利用两个不同区域的点云数据进行了实验,以验证改进算法的有效性。  相似文献   

9.
一种改进的基于坡度变化的机载激光雷达点云滤波方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
机载激光点云数据滤波是获取高精度数字表面模型和数字高程模型的关键。本文分析了几种重要的滤波算法,在研究基于坡度变化的滤波算法的基础上,提出一种改进的分块滤波处理的方法。实验表明:该方法能有效对点云数据进行分类。  相似文献   

10.
基于区域生长的LIDAR点云数据滤波   总被引:3,自引:0,他引:3  
将区域生长算法引入LIDAR点云滤波,其原理与图像处理中的区域生长原理相似。首先选择可靠的种子点,当待定点与种子点的高差满足所设阈值时,则待定点为地面点,否则作为地物点滤去。当不再有激光点满足条件时,生长结束。该算法无需对原始数据进行插值,无需迭代,因此滤波速度快。与传统的最大局部倾斜度过滤算法(MLS)和扩大窗口高程阈值滤波方法相比,该算法的实验结果更优。  相似文献   

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