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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
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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
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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
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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
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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