一种不均匀散乱点云数据的滤波方法

摘要

本发明公开了一种不均匀散乱点云数据的滤波方法，将采空区的散乱点云数据进行索引组织，将所述点云数据组织成正方体规则网格的数据模型；选择网格测点数最多的三个邻域网格的重心来确定网格逼近视平面S；利用所述法向量n求得所述网格中每个测点到所述网格逼近视平面S的最短距离h；适应确定滤波范围，进行噪声点剔除处理；针对滤波处理后的点云数据，调整规则网格的大小，并重复上述步骤迭代滤波。采用该滤波方法可以有效的剔除大尺度噪声和部分小尺度噪声，降低非均匀数据的误剔除率。

主权项

一种不均匀散乱点云数据的滤波方法，其特征在于，所述方法包括：将采空区的散乱点云数据进行索引组织，将所述点云数据组织成正方体规则网格的数据模型，并记录每一个网格所包含的散乱测点；利用所述网格的三维坐标范围和所述测点的三维坐标，确定每个测点所属网格，并计算出网格点云重心C_i，选择网格测点数最多的三个邻域网格的重心来确定网格逼近视平面S；求得所述网格逼近视平面S的法向量n，利用所述法向量n求得所述网格中每个测点到所述网格逼近视平面S的最短距离h；将所述网格中每个测点对应的h值按升序排序，计算出各h值的均值k和方差σ，并自适应确定滤波范围，进行噪声点剔除处理；针对滤波处理后的点云数据，调整规则网格的大小，并重复上述步骤迭代滤波。