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《基于改进的数学形态学算法的lidar点云数据滤波》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第39卷第4期测绘学报Vol.39,No.42010年8月ActaGeodaeticaetCartographicaSinicaAug.,2010文章编号:10011595(2010)04039007基于改进的数学形态学算法的LiDAR点云数据滤波隋立春,张熠斌,柳艳,曲佳,李伟,王蒙,李智临长安大学地质工程与测绘学院,陕西西安710054FilteringofAirbornLiDARPointCloudDataBasedontheAdaptiveMathematicalMorphologySUILichun,ZHANGYibin,LIUY
2、an,QUJia,LIWei,WANGMeng,LIZhilinCollegeofGeologyEngineeringandGeomatics,ChanganUniversity,Xian710054,ChinaAbstract:Mathematicalmorphologyiswidelyusedinthedigitalimageprocessing.Inthispaper,thecharacteristicsoftraditionalmathematicalmorphologyalgorithmareintroducedandtheshortagesofthe
3、applicationofthistheoryintheLiDARpointclouddatafilteringareanalyzedfirst.Then,onthisbasis,thecorrespondingmorphologicalalgorithmsareefficientlyimprovedandextended,andanadaptivefilteringalgorithmwhichisaimedatthecharacteristicsofdifferentterrainsurfacesisproposed.Basedontheopening!opera
4、torofmathematicalmorphological,amethodthatabandwidth!parameterisaddedforthefilteringofLiDARpointcloudisproposed.Finally,experimentsareprocessedusingthreegroupsofactualLiDARpointclouddataandthevalidityofthealgorithmisvalidatedbythedifferentpresentationformsfromthem.Keywords:mathematical
5、morphology;LiDARpointclouddata;openingoperator;adaptivefiltering摘要:数学形态学在数字图像处理中有广泛的应用。首先介绍传统数学形态学算法的特点,对这一理论用于LiDAR点云数据滤波的不足进行了分析。在此基础上,对相应的算法进行扩展和改进,提出针对不同地形特点的自适应滤波算法。在数学形态学开!算子的基础上,提出增加一个带宽!参数用于点云数据滤波的方法。最后利用三组实际点云数据进行试验,以验证这一算法的有效性。关键词:数学形态学;LiDAR点云数据;开算子;动态滤波中图分类号:P237文献标识码:A
6、基金项目:国家自然科学基金(40971306,40974010);国土资源大调查项目(1212010914015)插处理,其缺点是,内插处理一方面引起误差,另1引言一方面增加了处理的工作量,另外一个前提是地航空激光雷达(LiDAR)点云(pointcloud)数形坡度变化不应太大,即自然地形坡度变化在一[17]据滤波是LiDAR数据后处理(postprocessing)定的限度之内。中最重要的内容之一,也是首先要解决的问题。另外一类滤波方法是所谓的最小二乘法!或只有准确而可靠地将LiDAR点云数据进行滤波最小二乘拟合预测法!,它最早由Kraus提处理后,才能有效
7、地利用LiDAR数据。点云数据[1,8][910]出,在此基础上衍生了许多改进的算法。滤波表示将LiDAR系统获取的分布在地形表面不这类方法假设所有的原始点云数据点具有同样的同目标上的、不规则分布的离散点进行处理和识权!,通过平差迭代!过程达到滤波目的。在航别,最基础的工作是将分布在地面上的点(称为地空LiDAR点云数据滤波处理时,最小二乘法!面点)与落在地面其他目标上的点(如建筑物、车本质上是一种线性预测算法!,当用于地形变化辆、树木及植被等,称为非地面点)进行区分。不剧烈地区的数据处理时效果较好,如果地形起在LiDAR点云数据滤波方面,现有的方
