一种机载激光点云数据的智能化滤波方法

摘要

本发明公开了一种机载激光点云数据的智能化滤波方法，包括：读取激光点云数据，进而使用格网索引组织激光点云数据中包含的点，生成一密集点云格网及一稀疏点云格网；对稀疏点云格网进行分类后，获得城区区域和山区区域；采用不同窗口分别对城区区域和山区区域进行划分，进而提取每个窗口的局部最低点；以局部最低点为种子点，使用基于区域增长的智能化分割提取得到初始地面点；根据初始地面点，建立TIN模型，进而渐进加密TIN模型，迭代提取地面点。本发明处理过程中不需人工干预，且能有效避免噪声点的干扰，提高了机载激光点云数据处理效率及滤波精度。本发明作为一种性能优良的机载激光点云数据的智能化滤波方法可广泛应用于测绘行业中。

主权项

一种机载激光点云数据的智能化滤波方法，其特征在于，包括：S1、读取激光点云数据，进而使用格网索引组织激光点云数据中包含的点，生成一密集点云格网及一稀疏点云格网；S2、对稀疏点云格网进行分类后，获得城区区域和山区区域；S3、采用不同窗口分别对所述城区区域和山区区域进行划分，进而提取每个窗口的局部最低点；S4、以所述局部最低点为种子点，使用基于区域增长的智能化分割提取得到初始地面点；S5、根据所述初始地面点，建立TIN模型，进而渐进加密TIN模型，迭代提取地面点；所述步骤S2包括：S21、将稀疏点云格网中每个格网内的最低点的高程值作为灰度值，进而生成第一高程影像图I_h；S22、分别计算并生成第一高程影像图I_h的X方向梯度图I_x和Y方向梯度图I_y；S23、分别对X方向梯度图I_x和Y方向梯度图I_y进行中值滤波，得到滤波后的X方向梯度图I_x′和滤波后的Y方向梯度图I_y′；S24、根据预设的窗口分别对滤波后的X方向梯度图I_x′和滤波后的Y方向梯度图I_y′进行划分后，计算划分后每个窗口的均值，并判断均值是否大于预设阈值，若均值大于预设阈值，则对应的窗口内的格网区域为山区区域，反之，则对应的窗口内的格网区域为城区区域。