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一种自适应数学形态学激光点云滤波方法

来源期刊:勘察科学技术2018年第2期

论文作者:陈斐然 李浩 易航 孙辉

文章页码:7 - 33

关键词:LiDAR点云;数学形态学;滤波;阈值;

摘    要:点云滤波是机载激光雷达(Li DAR)数据处理中的关键环节。该文就数学形态学滤波方法在坡度参数与高差阈值选取上的不足,提出了一种自适应数学形态学滤波方法。该方法首先由点云建立规则格网并使用当前区域坡度的平均值预测地形坡度参数,然后根据高差阈值与点云密度间的关系对高差阈值的选取进行优化改进,从而进行渐进式形态学滤波得到最终地面点。采用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)所提供的典型地形点云数据进行实验验证,结果显示该文改进滤波算法能更好的区分地面点和地物点,并且能有效降低总误差。

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一种自适应数学形态学激光点云滤波方法

陈斐然,李浩,易航,孙辉

河海大学地球科学与工程学院

摘 要:点云滤波是机载激光雷达(Li DAR)数据处理中的关键环节。该文就数学形态学滤波方法在坡度参数与高差阈值选取上的不足,提出了一种自适应数学形态学滤波方法。该方法首先由点云建立规则格网并使用当前区域坡度的平均值预测地形坡度参数,然后根据高差阈值与点云密度间的关系对高差阈值的选取进行优化改进,从而进行渐进式形态学滤波得到最终地面点。采用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)所提供的典型地形点云数据进行实验验证,结果显示该文改进滤波算法能更好的区分地面点和地物点,并且能有效降低总误差。

关键词:LiDAR点云;数学形态学;滤波;阈值;

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