[發明專利]一種基于坡度補償的漸進加密三角網點云濾波方法

在審

• 申請號: 202110868657.X
• 申請日: 2021-07-30
• 公開（公告）號: CN113643444A
• 公開（公告）日: 2021-11-12
• 發明（設計）人: 楊月成;丁建華;許志華;周春芳;鄭開慧;劉宏宇;張永貴;石曉東;牛永澤;葉永祥;段曉磊
• 申請（專利權）人: 北方魏家峁煤電有限責任公司;中國礦業大學（北京）
• 主分類號: G06T19/20
• 分類號: G06T19/20
• 代理公司: 南京禹為知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32272
• 代理人: 劉小莉

本發明公開了一種基于坡度補償的漸進加密三角網點云濾波方法，包括，對邊坡激光雷達點云進行去噪，剔除異常點，并進行降采樣；將降采樣后的點云進行分割，獲得邊坡傾斜面點云和邊坡水平面點云；對邊坡傾斜面點云進行分段處理，獲得邊坡點云；利用坡度補償的漸進加密三角網對旋轉的邊坡點云和邊坡水平面點云進行濾波；本發明對高傾斜度邊坡采用坐標轉換的方法，可以有效的消除其坡度信息，使得在進行濾波過程中能夠找到正確的地面最低點，進而完成邊坡的濾波。

技術領域

本發明涉及礦山邊坡測量的技術領域，尤其涉及一種基于坡度補償的漸進加密三角網點云濾波方法。

背景技術

激光雷達技術(Light Detection And Ranging，LiDAR)，具有全自動、非接觸、高精度的三維數據獲取能力，已被廣泛應用于國土、能源、農業、林業、文物保護、電力巡檢、智能交通、數字城市、應急減災等多個領域。點云濾波，旨在從點云中自動篩選出地面點和非地面點，是數據處理中的一項關鍵內容。

針對點云濾波，國內外已有諸多研究，提出了多種點云濾波算法，如基于形態學濾波、基于坡度濾波、基于漸進加密三角網濾波、二次曲面迭代濾波等。上述方法通過在一定鄰域范圍內尋找高程最低點來確定地面點，但對高陡邊坡等地形起伏較大的場景則缺乏適用性。由Axelsson最初提出的漸進加密三角網濾波算法經過多年來研究學者研究，重點圍繞初始種子點選取和優化迭代加密兩個策略進行補充與改進，使該類算法在絕大多數場景下都有不錯的濾波效果，較適用于地形起伏的應用場景，但其參數設置較多，處理大量點云數據時間成本較高。

發明內容

本部分的目的在于概述本發明的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例。在本部分以及本申請的說明書摘要和發明名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和發明名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本發明的范圍。

鑒于上述現有存在的問題，提出了本發明。

因此，本發明提供了一種基于坡度補償的漸進加密三角網點云濾波方法，能夠消除邊坡點云由于傾斜度引起的濾波失準問題。

為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：包括，對邊坡激光雷達點云進行去噪，剔除異常點，并進行降采樣；將降采樣后的點云進行分割，獲得邊坡傾斜面點云和邊坡水平面點云；對所述邊坡傾斜面點云進行分段處理，獲得邊坡點云；利用坡度補償的漸進加密三角網對旋轉的邊坡點云和所述邊坡水平面點云進行濾波。

作為本發明所述的基于坡度補償的漸進加密三角網點云濾波方法的一種優選方案，其中：所述剔除異常點包括，采用高程直方圖設置閾值，以剔除所述異常點。

作為本發明所述的基于坡度補償的漸進加密三角網點云濾波方法的一種優選方案，其中：所述降采樣包括，通過設置相鄰點云最小距離閾值對邊坡激光雷達點云進行所述降采樣。

作為本發明所述的基于坡度補償的漸進加密三角網點云濾波方法的一種優選方案，其中：所述分段處理包括，根據下式將邊坡傾斜面的坡底和坡頂點云分別進行最小二乘法曲線擬合：

通過設置曲率閾值，當曲率大于所述曲率閾值時，在對應坡底、坡頂曲率最大點處進行連接，得到分割線，進而得到分段點云；擬合所述分段點云，直到擬合曲線曲率小于閾值，獲得所述邊坡點云；其中，x_i、y_i分別為曲線擬合點的橫、縱坐標，i＝1，2，3…m；為擬合曲線，為偏差平方和。

作為本發明所述的基于坡度補償的漸進加密三角網點云濾波方法的一種優選方案，其中：所述旋轉的邊坡點云包括，將所述邊坡點云格網化，設置四個網格，任意選取每個網中的三個最低點P₁、P₂、P₃，以擬合平面β；