基于多层次二类分割的LiDAR点云滤波方法
机载LiDAR点云滤波方法主要有两大类,一类是基于离散点云的滤波方法,以三维激光雷达脚点高程突变信息为前提来设计算法；另一类是基于二维深度影像,采用图像处理的方式进行影像分割,即先将离散点云高程数据转换为规则格网数据,再将规则格网数据转换为二维深度影像,再针对二维深度影像,采用各种图像处理的方法分离地面点和地物点。 本文针对二维深度影像,提出了基于多层次二类分割的点云滤波方法,其基本思想为：由二维深度影像图生成数字表面模型,根据数字表面模型,判断主要地物的类别数N。然后采用全局阈值分类的方法对二维深度影像进行二类不完全分类,突显出主要地物类,通过边缘检测与边缘连接,以主要地物区域外围一定区域内像素灰度的平均值代替主要地物区域,并生成新的二维深度影像图,再重复上述过程N次,就可达到基本滤除地物点的目标,得到较高精度的DEM。这一方法实现简单,对于一些工期紧的生产需求非常有用,如高速公路开、填土石方估算等。
遥感测绘 图像处理 影像分割 点云滤波
田玉刚 石宏斌 潘雄
中国地质大学信息工程学院,湖北武汉,430074
国内会议
桂林
中文
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2008-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）