点云滤波

摘要： 基于图像的三维重建硬件约束小、成本低、灵活度高,在实际中得到广泛应用,但物体各部分之间存在遮挡,导致由图像生成的三维点云数据稀疏和密度不均等问题,一直是处理的难点和热点。文中提出一种基于遮罩的稀疏点云滤波算法。首先计算点云的包围盒,并在包围盒中根据点云的稀疏度自适应地划分栅格;其次,利用深度优先搜索,递归求出所有由栅格组成的自定义连通域;然后基于量化重要性指标来自适应计算阈值,通过该自适应阈值选择应保留的连通域,将所有保留的连通域集合定义为遮罩,用于描述稀疏点云的全局空间拓扑信息;最后,保留遮罩覆盖区域的点云,剔除遮罩未覆盖区域的点云,从而达到滤除离群点的目的。该方法能很好地处理由于遮挡生成的、空间疏密程度有较大差异的点云数据,可以有效去除原始三维点云数据中的离群点,同时较好地保持点云的细节信息。

摘要： 为了提高传统的不规则三角网(triangular irregular network,TIN)中初始种子点的选取效率问题,文章提出一种布料模拟滤波(cloth simulation filtering,CSF)与TIN结合的机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云滤波算法。首先去除机载LiDAR点云中的粗差点,对去除粗差点后的点云使用CSF算法以获取初始地面点,然后对初始地面点通过改进的TIN算法构建三角网,同时连续迭代进而获取最终地面点。实验选取国际摄影测量与遥感学会网站的3组测试数据进行滤波,结果表明该算法能够在坡度较大的区域降低Ⅰ类误差,并将Ⅱ类误差控制在一定范围内,验证了该算法的可靠性。

摘要： 机载激光雷达是近年来发展迅速的高新测绘技术,具有机动性高、数据覆盖量大、作业效率高和精度可靠等特点。针对当前山区沟壑且有大量植被覆盖区域进行传统测量作业较为困难,危险性大的问题,采用机载激光雷达技术获取研究区原始点云数据,在此基础上,对比分析四种滤波算法的点云分类效果,得到适用于密林沟壑区的点云滤波方法,进而通过人机交互和地面点内插实现了测区高精度数字高程模型(digital elevation model,DEM)的构建,最终获得的DEM高程中误差为0.09 m,满足实际测绘生产需求,生产效率大大提高。研究结果表明,机载激光雷达技术应用于复杂危险地形测绘具有极大优势。

摘要： 以广西武宣濠江两段长度约23.2 km的河道整治项目为例,介绍使用飞马D2000无人机高精度数字航摄和激光雷达技术在水利工程测量快速完成大比例尺地形图及附属产品TDOM和三维实景模型施测过程管理及水利工程实际应用成果,对项目中所解决的生产技术问题以及创新型应用进行深入探讨。

摘要： 针对传统水库静态库容测量周期长、计算效率低的缺点,提出基于机载LIDAR点云数据建立高精度DEM,构建水库水位—水域面积—水量体积关系模型,实现水库库容曲线计算方法。结合江苏句容仑山水库进行试验,利用机载LIDAR获取范围10.8 km^(2)的水库及周边地形的点云数据,构建出51.3~58 m水位高程的水库库容曲线,并进行精度验证。结果表明,利用该方法计算水库库容的总体精度达到97.08%,对静态水库库容计算的适用性强,为水库管理、洪涝预警与风险评价提供数据支撑。

摘要： 在十四五规划的大背景下,随着计算机图形学的发展和认知维度的提升,对非接触精密测量与重建的要求不断提高。光切三维重建技术以其精度高、稳定性好、寿命长、鲁棒性强等优势,被广泛应用于各种不同的目标或场景。针对该技术展开调研,介绍光切三维重建方法的原理及关键技术。详述激光三角测量技术在制造工程、建筑测绘、医疗辅助、畜牧林渔业等诸多领域的应用,重点涉及高精度、高速度、复杂物面与环境的智能测量。结合光切三维重建技术应用现状及现代科学技术潮流趋势,简析技术的发展应用前景。

摘要： 为解决单一滤波在复杂区域的不稳定性问题,对基于形态学与渐进三角网滤波的融合算法进行研究。针对初始地面模型较为粗糙的问题,利用形态学滤波可为渐进三角网滤波法提供大量的初始地面点,使得初始地面模型能更准确地表达地面真实起伏;针对判断阈值无法适应全地形的问题,利用三角网滤波法的法向量竖直角、两点间高差及坡度角来修正角度阈值和距离阈值。试验结果表明,基于形态学与渐进三角网融合滤波算法的精度和适应性都较高,在地形陡峭的区域中也可取得较好的滤波效果,尤其在第Ⅰ类误差和总误差方面优势明显,绝大多数样本数据误差均小于10%。

摘要： 车载激光扫描技术作为一种高密度、高精度、快速化的空间三维数据采集手段,已经在城市三维数据采集中得到广泛应用。为了有效提取车载点云数据中的道路边界信息,本文提出了一种基于点云法向量分布特征及扫描车轨迹信息的道路边界提取方法。首先,通过对点云处理范围的限制、种子点优化与滤波参数选取等改进车载点云滤波方法,实现地面点云的有效提取;然后,根据城市道路的分布特征及扫描车轨迹信息,实现道路边界的粗提取及精提取;最后,经结果聚类、Bezier曲线拟合得到完整、连续的道路边界线。通过实验数据对本文道路提取方法进行验证表明,道路边界检测质量、完整性、准确度均在90%以上,检测点与边界位置差均在3 cm以内。

摘要： 无人机DIM点云滤波处理是地物分类、地物单体化提取和地形特征分析的关键步骤,为解决高原山区因地形复杂而导致DIM点云滤波处理难度大和精度低等问题。选择以滇中高原恐龙谷南缘山区为试验区,首先利用DJI Phantom 4 RTK采集影像数据,解算密集影像获取DIM点云;其次,考虑山体点与地面点有较大高程差,选择经典PTD滤波算法对实验区密集匹配点云进行滤波处理;最后,综合考虑实验区山顶和山脚存在较大高程差且山体两侧沟壑丛生,山体两侧地面点易被识别为非地面点,提出以脊-谷交汇地形特征点为PTD滤波算法的种子点,在山体两侧精细化构建不规则三角网的改进PTD滤波算法。结果表明:1)PTD滤波算法得到地面点较为完整保留整个实验区,但明显的地物如山体两侧低矮植被和山脚蔬菜大棚基本未被剔除,且山体部分的地面点易被识别为非地面点而在出现山体K1、K2、K3区域的空洞现象。2)针对恐龙谷南缘山区复杂地形,提出以脊-谷交汇地形特征点为PTD滤波算法的种子点,在山体两侧精细化构网,山体低矮植被部分清除,相对于PTD滤波算法蔬菜大棚大面积被清除。并且山体两侧地面点得到较为完成保留,未出现明显点云空洞的现象。

摘要： 在城市建设中建筑物信息发挥着重要的作用,所以如何从散乱的点云数据中提取建筑物信息显得尤为重要。据此提出一种从机载LiDAR点云数据中提取建筑物的方法。首先利用基于多尺度虚拟格网的坡度滤波方法实现地面点与地物点的分离,再通过基于建筑物特征的格网八邻域搜索的滤波方法实现建筑物的提取。为验证所提取的结果的可行性,选取青岛市一处具有独立建筑物的区域进行测试,结果表明,通过该方法能够有效从机载LiDAR点云数据中提取建筑物信息。

摘要： 在一定范围内地面可以近似看成一个个小平面的前提下,提出了一种基于TIN的LiDAR点云滤波算法.先通过多尺度虚拟网格来筛选地面种子点,然后经过TIN向下加密和向上加密两个过程来进一步筛选出地形点.最后,通过三组具有不同典型地物特征的测区数据进行实验,验证了该算法的实用性和有效性.

摘要： 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。rn 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。

摘要： 采用TIN滤波将原始点云数据自动分类,并经人工适当干预,可以快速获取地表的数字高程模型数据,但在诸如人工建筑、陡坎、湖泊等区域,因地形陡变或茂密植被掩盖真实地表等原因,致使利用LiDAR点云数据所构建的DEM存在缺陷.本文尝试引入断裂线弥补点云TIN滤波方式构建DEM的缺陷,实践表明,该方式对DEM构建精度有增益作用.

摘要： 针对地形复杂、地势起伏大的陡峭山坡,本文结合格网划分思想,利用点云多回波信息与回波强度逐个格网进行样本划分,通过Fisher判别分析法,把植被点云与地面点云分离,实现陡坡点云的滤波.经过试验分析与算法质量评价,本文方法获取的DEM与真实地表接近程度很高,三种误差均较低,验证了该方法在陡坡中的适应性与有效性.

摘要： 本文通过摄影测量的方法获取林区的数字地面模型.首先对林区影像进行空三处理获取影像外方位元素,通过SURE多视密集匹配算法获取森林场景数字表面模型,采用基于Delaunay的点云滤波算法获取数字地面模型.通过与激光雷达以及地面控制点对比分析,本文提供的方法可以达到比较好的效果.

摘要： 针对跨区域引水工程建设过程中溶洞的勘测问题,常规测量无法实现溶洞的三维表达.本文将三维激光扫描技术(Terrestrial Laser Scanning,TLS)应用于溶洞三维结构的测量中,采用基于圆柱拟合的滤波方法去除隧道中测量时的噪声,提取溶洞断面信息,并建立溶洞的三维模型,最终实现溶洞的三维可视化表达.该技术方法在溶洞三维表达中的成功应用,为设计者对溶洞进行三维分析、三维设计、三维决策提供了重要的数据支撑和保证.

摘要： 针对跨区域引水工程建设过程中溶洞的勘测问题,常规测量无法实现溶洞的三维表达.本文将三维激光扫描技术(Terrestrial Laser Scanning,TLS)应用于溶洞三维结构的测量中,采用基于圆柱拟合的滤波方法去除隧道中测量时的噪声,提取溶洞断面信息,并建立溶洞的三维模型,最终实现溶洞的三维可视化表达.该技术方法在溶洞三维表达中的成功应用,为设计者对溶洞进行三维分析、三维设计、三维决策提供了重要的数据支撑和保证.

摘要： 针对跨区域引水工程建设过程中溶洞的勘测问题,常规测量无法实现溶洞的三维表达.本文将三维激光扫描技术(Terrestrial Laser Scanning,TLS)应用于溶洞三维结构的测量中,采用基于圆柱拟合的滤波方法去除隧道中测量时的噪声,提取溶洞断面信息,并建立溶洞的三维模型,最终实现溶洞的三维可视化表达.该技术方法在溶洞三维表达中的成功应用,为设计者对溶洞进行三维分析、三维设计、三维决策提供了重要的数据支撑和保证.

摘要： 针对跨区域引水工程建设过程中溶洞的勘测问题,常规测量无法实现溶洞的三维表达.本文将三维激光扫描技术(Terrestrial Laser Scanning,TLS)应用于溶洞三维结构的测量中,采用基于圆柱拟合的滤波方法去除隧道中测量时的噪声,提取溶洞断面信息,并建立溶洞的三维模型,最终实现溶洞的三维可视化表达.该技术方法在溶洞三维表达中的成功应用,为设计者对溶洞进行三维分析、三维设计、三维决策提供了重要的数据支撑和保证.

摘要： 机载LiDAR数据直接携带激光点云的三维坐标信息和回波强度信息,为道路特征自动化提取提供了一种新的方法.本文通过分析机载LiDAR数据的特点,并结合道路的基本特征,开展道路特征自动提取研究.将研究成果结合具体实验区数据,基于VC++平台对相关算法进行编程实现并作相应改进,实现了道路特征的自动化提取.结果表明,基于LiDAR点云数据进行道路的自动化提取是切实可行的.

摘要： 本发明公开一种激光雷达点云数据的滤波方法及滤波系统，滤波方法包括：S1、针对激光雷达点云数据中的每个坐标点进行编码处理；S2、分别确定激光雷达点云数据中的各个坐标点的法线计算区域，并且计算各个坐标点的法线向量；S3、分别确定激光雷达点云数据中的各个坐标点的边缘提取区域，同时计算各个坐标点的第一特征量，还计算各个坐标点的第二特征量，并且根据第一特征量和第二特征量确定激光雷达点云数据中的边缘坐标点；S4、依据激光雷达点云数据中的边缘坐标点，针对激光雷达点云数据中的全部坐标点进行压缩存储，本发明在减少激光雷达点云数据的数据量的同时，还不影响激光雷达点云数据对于物体表面的三维形状的描述。

摘要： 本发明提供一种用于智能路侧设备的点云背景滤波方法，包括如下步骤：获取点云数据；预处理所述点云数据，得到预处理点云数据；对所述预处理点云数据进行背景滤波，得到经过滤的前景点集合。本发明所述的用于智能路侧设备的点云背景滤波方法，实时高效地滤除背景点云中的背景点。

摘要： 本发明公开了一种基于激光点云数据的滤波方法及系统，该方法包括：预处理步骤、初始化网格步骤、确定最邻近点步骤、外部因素计算步骤、权值系数计算步骤、内部因素计算步骤；重复执行外部因素计算步骤、权值系数计算步骤、内部因素计算步骤，直到所有网格粒子高程变化小于预设值或者迭代次数大于预设值。该方法针对地形地貌变化比较复杂的区域，该方案能够提高布料仿真算法的计算精度，让生成的DEM或DSM数据更加接近真实地形地貌，分割的地面或非地面点也更加准确。

摘要： 本公开提供了点云数据的滤波方法和装置、设备以及存储介质，涉及数据处理领域，尤其涉及硬件芯片领域。具体实现方案为：通过图形处理器对点云数据进行三维分割，得到多个原始点云集合；通过图形处理器利用多个原始点云集合的空间位置对多个原始点云集合进行空间编码，得到多个原始点云集合的编码结果；通过图形处理器基于编码结果对多个原始点云集合进行滤波，得到点云数据的滤波结果。本公开解决了相关技术中运行速度较慢的问题，显著提升了滤波速度，使大规模点云数据的滤波成为可能。

摘要： 本发明涉及一种基于动态滤波和逐点相关的点云实例语义分割方法，不同于现有技术中的点云实例语义联合分割方法，通过动态滤波将点云的空间几何位置信息和密度信息都置于可学习的范围内，所学习到的滤波器可以更少的资源消耗捕捉点云的动态信息。进一步地，本方法中的逐点相关可分别从全局和局部去建模点云的空间相关和通道特征相关，从而有效的增强所提取的点云特征的判别力，进一步提升点云分割的准确率。基于动态滤波和逐点相关的三维点云实例语义分割方法，不仅能很好的捕获点云的空间和密度信息，并且能够分别从全局和局部对点云的空间相关和通道特征相关进行建模，从而实现更加准确的点云实例语义分割结果。

摘要： 本发明公开了一种基于点云滤波网络的三维点云数据去噪方法，属于点云去噪技术领域。所述方法通过结合滤波方法和深度学习方法，以一种高度适用于点云去噪任务的形式利用深度神经网络，从而取得更精准的点云去噪结果。区别于以往的滤波器，本发明利用深度神经网络自适应地学习滤波器的参数；区别于直接输出去噪点云坐标的神经网络，本发明利用深度神经网络输出滤波器的系数，然后利用该系数对带噪点云进行滤波以获得去噪后点的坐标。从而解决了传统滤波器需要人为定义参数的弊端。

摘要： 本发明公开了一种基于点云滤波网络的三维点云数据去噪方法，属于点云去噪技术领域。所述方法通过结合滤波方法和深度学习方法，以一种高度适用于点云去噪任务的形式利用深度神经网络，从而取得更精准的点云去噪结果。区别于以往的滤波器，本发明利用深度神经网络自适应地学习滤波器的参数；区别于直接输出去噪点云坐标的神经网络，本发明利用深度神经网络输出滤波器的系数，然后利用该系数对带噪点云进行滤波以获得去噪后点的坐标。从而解决了传统滤波器需要人为定义参数的弊端。

摘要： 本发明涉及点云滤波技术领域，具体地说，涉及一种基于RGB‑D信息的点云滤波系统及滤波方法，系统包括标定模块、映射模块、转换模块、第一处理模块、修补模块、第二处理模块和点云获取模块；本发明能有效地得到滤波后的点云，效率高。

摘要： 本发明提供一种点云滤波的方法，包括:对原始点云进行预处理，以形成初始滤波点云；创建滑动窗口；利用滑动窗口，通过以下方式遍历并处理初始滤波点云中的至少部分点：移动滑动窗口，使得滑动窗口的基准位置与初始滤波点云中的一个点对准；对初始滤波点云中落入所述滑动窗口内的点建立梯度图；对所述梯度图进行叠加得到叠加梯度图，将叠加梯度图中的最大值点对应的投影点作为一个点的最终滤波点；利用最终滤波点修正所述一个点。采用本发明的技术方案，通过对栅格地图中的点云进行处理，细化了栅格地图的边缘，提高了栅格地图的准确度，有利于机器人后续根据栅格地图进行定位、导航和路径规划，以便给客户带来更好的服务，从而提升客户体验。

摘要： 本发明提供一种地面点云快速滤波方法、装置、设备及存储介质，通过先对点云数据进行分块，对各个分块点云采用顾及地形特征的多级格网抽稀算法进行抽稀，然后对抽稀后的点云数据采用改进的渐进加密三角网算法提取地面点，最后将各分块提取的地面点合并，完成地面点云滤波。本方案实现各分块点云并行处理，可提高处理效率；且在地面点滤波前对各点云采用顾及地形特征的算法进行抽稀，在保留地面特征点同时大幅减少冗余点云；采用改进的渐进加密三角网算法提取地面点，减少了计算步骤和过程，同时避免过密的地面点提取，从而显著提高了地面点云的滤波效率和效果。