基于漸進加密三角網(wǎng)機載LIDAR點云濾波改進算法研究.pdf

1、機載LIDAR點云中包含大量噪聲點，這些非地形數(shù)據(jù)不利于高精度DEM的生成，因此，點云濾波是獲取高精度DEM中極其重要的環(huán)節(jié)。
　　有國外學者(Sithole)對具有代表性的8種點云濾波算法做了較具說服力的對比實驗，經(jīng)分析由Axelsson P最早提出的基于漸進加密三角網(wǎng)的濾波算法對大多數(shù)地形具有較好的適應性，在復雜條件下也能獲得較好的濾波效果。但是基于漸進加密三角網(wǎng)的點云濾波算法在處理點云時，對低矮建筑的去除效果較差。針對原始算

2、法中存在的問題，本文算法先將點云數(shù)據(jù)進行聚類，然后提取每個聚類的特征點，對獲取的特征點進行拓撲特征分析，判斷該聚類是否為地形數(shù)據(jù)。新算法強調對聚類整體是否為地面點的判定，摒棄原始算法中逐點進行判斷的方式，提升了濾波效果，減少了運算量，提高運算效率。
　　論文在分析國內外有關點云濾波研究現(xiàn)狀的基礎上，展開以下內容的研究：
　?、倩跐u進加密三角網(wǎng)改進算法。本文算法在繼承了基于漸進加密三角網(wǎng)優(yōu)點的基礎上針對其效率較低、對低矮建筑

3、濾波效果較差等方面進行改進，摒棄原始算法中逐點進行角度判定的條件，并融合點云聚類和拓撲特征分析，在增強濾波效果的同時，大大降低了運算量，提高了運行效率。
　?、?LADIR-FILTER系統(tǒng)研制。聯(lián)合ObjectARX與AutoCAD.NET混合編程技術進行AutoCAD二次開發(fā)，編寫機載三維激光點云濾波算法程序LIDAR-FILTER。該程序完成了點云數(shù)據(jù)的讀取、構建三角網(wǎng)和其他幾種濾波算法等，實現(xiàn)了簡單易用的AutoCAD處理