[發明專利]一種機載激光點云數據的智能化濾波方法

有效

• 申請號: 201210350254.7
• 申請日: 2012-09-18
• 公開（公告）號: CN102930509A
• 公開（公告）日: 2013-02-13
• 發明（設計）人: 胡翔云;葉立志
• 申請（專利權）人: 廣州建通測繪技術開發有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 譚英強

技術領域

本發明涉及遙感測繪領域，特別是一種機載激光點云數據的濾波方法。

背景技術

LiDAR(激光雷達)掃描系統集GNSS(全球導航衛星系統)、INS(慣性導航系統)、激光掃描系統于一體，能夠直接測得空間點三維坐標，可高效快捷獲取數字表面模型?，F在的機載LiDAR技術可獲取10-20cm水平分辨率的數據，一條航帶測得的點數往往超過數千萬。如何快速高效地處理LiDAR數據就成為一個值得研究的問題。盡管目前商用LiDAR系統常隨機附帶許多處理LiDAR數據的軟件工具包，然而在實際應用中，仍然需要大量的人工干預，如濾波參數設定、濾波結果的人工編輯。其中手工分類和質量控制甚至耗費了整個處理時間的60%~80%。

點云濾波是LiDAR數據處理過程中的重要一步，它將激光點分成地面點和非地面點如建筑物、樹木等，是生成DEM(數字高程模型)并獲取地形信息的關鍵步驟。研究人員提出了很多濾波算法，如基于數學形態學的濾波方法、基于線性預測的方法、基于漸進三角網的方法、基于分割的方法等。Sithole和Vosselman在2004年ISPRS大會上對常見的幾種算法的做了一下對比，同時指出沒有哪一種算法能處理好所有地形，并指出未來的濾波算法需要針對不同的地形條件，相應地調整濾波策略，并輔助有效的分類信息。近年來研究人員仍然在研究這個問題，但都需要人工設置各種濾波參數。

由于LiDAR系統自身在脈沖信號發射和接收過程中電路傳輸出錯、脈沖信號打到飛鳥及低空不明飛行物表面、脈沖信號多次漫反射等原因，機載LiDAR點云常常包含大量噪聲點。在濾波處理過程中，噪聲點會極大地影響鄰近地表的光滑性及最終的DEM精度。噪聲對LiDAR點云濾波有較大影響，但現有的去噪算法常常不能很好的處理這類噪聲，且現有濾波算法基本是濾波前單獨處理噪聲，這也較大地影響了LiDAR點云數據智能化處理進程。

發明內容

為了解決上述的技術問題，本發明提供了一種高精度的機載激光點云數據的智能化濾波方法。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

一種機載激光點云數據的智能化濾波方法，包括：

S1、讀取激光點云數據，進而使用格網索引組織激光點云數據中包含的點，生成一密集點云格網及一稀疏點云格網；

S2、對稀疏點云格網進行分類后，獲得城區區域和山區區域；

S3、采用不同窗口分別對所述城區區域和山區區域進行劃分，進而提取每個窗口的局部最低點；

S4、以所述局部最低點為種子點，使用基于區域增長的智能化分割提取得到初始地面點；

S5、根據所述初始地面點，建立TIN模型，進而漸進加密TIN模型，迭代提取地面點。

進一步，所述步驟S2包括：

S21、將稀疏點云格網中每個格網內的最低點的高程值作為灰度值，進而生成第一高程影像圖I_h；

S22、分別計算并生成第一高程影像圖I_h的X方向梯度圖I_x和Y方向梯度圖I_y；

S23、分別對X方向梯度圖I_x和Y方向梯度圖I_y進行中值濾波，得到濾波后的X方向梯度圖I_x′和濾波后的Y方向梯度圖I_y′；

S24、根據預設的窗口分別對濾波后的X方向梯度圖I_x′和濾波后的Y方向梯度圖I_y′進行劃分后，計算劃分后每個窗口的均值，并判斷均值是否大于預設閾值，若均值大于預設閾值，則對應的窗口內的格網區域為山區區域，反之，則對應的窗口內的格網區域為城區區域

進一步，所述步驟S22中X方向梯度圖I_x采用以下公式計算生成：

其中，W和H分別為第一高程影像圖的寬度和高度，i和j都是自然數。

進一步，所述步驟S22中Y方向梯度圖I_y采用以下公式計算生成：

其中，W和H分別為第一高程影像圖的寬度和高度，i和j都是自然數。

進一步，所述步驟S23，其具體為：

采用1×n的模板對X方向梯度圖I_x進行中值濾波，進而得到濾波后的X方向梯度圖I′_x，并采用n×1的模板對Y方向梯度圖I_y進行濾波，進而得到濾波后的Y方向梯度圖I_y′，其中，n是大于1的奇數。