[发明专利]一种基于坡度与区域生长的LiDAR点云滤波方法

权利要求书

1.一种基于坡度与区域生长的LiDAR点云滤波方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：获取LiDAR原始点云数据；

步骤2：对步骤1中获取的LiDAR原始点云进行粗差剔除；

步骤3：用规则格网来组织经过步骤2后的LiDAR点云数据，将所有LiDAR点云的坐标与规则网格建立起点云索引机制，其中，判断点云所在规则网格的公式如下：

X＝INT(x-x_min)／n

Y＝INT(y-y_min)／n

式中，(X，Y)为网格编号，(x，y)为点云的平面坐标，(x_min，y_min)为点云数据集中最小坐标，n为规则网格的大小。

步骤4：选取种子点集，以数据区中最大建筑物的尺寸为新的规则格网大小对数据重新进行划分，选取每个新的规则格网中的最低点为地面点，将每个新的规则网格中的地面点组成地面种子点集。

步骤5：以地面种子点集中的第i个地面种子点所在的步骤3中生成的规则网格为中心网格，进行8邻域搜索，将中心网格相邻的8个规则格网及中心格网中除了第i个地面种子点之外所有的点定义为待定点，分别判定每个待定点与第i个地面种子点的高差是否满足基于坡度的滤波算法的高差函数阈值，如果满足，将该待定点标记为地面点，否则，该待定点为地物点；其中，所述基于坡度的滤波算法的高差函数为：

Δhmax(d)=Sd+1.652σz,d≤dmax]]>

其中S表示最大地形坡度百分数，d表示待定点与种子点之间的水平距离，d_max为待定点与地面种子点之间的最大水平距离，σ_z为原始Lidar数据的高程误差。

步骤6：将步骤5中获得的地面点所在的步骤3中生成的规则网格为中心，规则网格中高程最低的点作为新的地面种子点按照步骤5进行生长，直到步骤5中没有新的地面点产生则停止生长。

步骤7：以种子点集中的第i+1个地面种子点所在的步骤3中生成的规则网格为中心，重复步骤4和5，遍历种子点集中的所有种子点。

2.根据权利要求1所述的基于坡度与区域生长的LiDAR点云滤波方法，其特征在于：所述步骤2中LiDAR原始点粗差剔除的方法为：设定一个中心点，将中心点的高程值与给定距离范围内每一个点的高程值比较，如果中心点明显低于其他点，将中心点将为粗差点剔除。

3.根据权利要求1所述的基于坡度与区域生长的LiDAR点云滤波方法，其特征在于：所述步骤5中的d_max为10m。