[发明专利]基于法向量的曲面拟合对车载激光点云滤波的方法

说明书

本发明提出了一种基于法向量的曲面拟合对车载激光点云滤波的方法，包括以下步骤：(1)加载激光点云数据，对其进行直通滤波；(2)对激光点云数据进行格网化处理，并获取地面种子点；(3)对地面种子点拟合成二次曲面；(4)比较待定点实际高程与二次曲面计算出的理论高程间的差值Δh，若Δh小于阈值，则加入到曲面拟合，每次加入一个新的地面点，就丢掉一个最远的点，否则进行下一步；(5)若Δh大于阈值，则判断该点处法向量，若法向量与Z轴夹角大于85°，则判定为非地面点，并滤除；否则，将其视为地面点；(6)重复步骤三、四、五，直到遍历所有点。

技术领域

本发明涉及一种点云处理领域，尤其涉及一种基于法向量的曲面拟合对车载激光点云滤波的方法。

背景技术

车载激光扫描技术作为一项发展迅速的高新测绘技术，由全球定位系统、惯性导航系统、激光扫描仪和CCD相机等组成，是获取三维空间数据的新手段。相比于传统测绘手段，其具有获取数据速度快、采集的数据精度高、非接触主动测量、实时性强等优势。目前，广泛应用于地籍测量、城市建模等领域。

随着激光扫描技术的不断发展，获取的激光点云密度增大，数据量增多，已严重影响点云的后期处理。车载激光点云滤波是将点云分为地面点和非地面点的过程，这也是构建数字高程模型的需要。在点云滤波方面，机载激光点云滤波方法已经发展成熟，主要有渐进不规则三角网加密点云滤波、基于坡度和高度的滤波、基于数学形态学的滤波和基于移动曲面的滤波等。然后，相比于机载激光点云滤波，车载激光点云地面滤波方面的研究还不完善，大多是借鉴机载激光点云滤波的思想，加以改进。每种滤波方法都在各自合适的地形中有好的滤波效果，但同时也都有不足，渐进不规则三角网加密算法是基于二维邻域进行搜索，其计算量和算法复杂度相对较大，且对灌丛或低矮的地面物体进行过滤时，会有明显误差；基于坡度和高度的滤波需要预先知道地形坡度和所开窗口大小，待选点必须同其它所有点进行比较，以确定该点是否为地面点，算法计算量大，速度慢；基于数学形态学的滤波算法要考虑坡度阈值的选取和细节地形的方块效应，不具有普适性。因此，针对不同的地形特点，要选择合适的滤波方法并进行相应的调整，才会有更好的效果。

本发明提出一种基于法向量的曲面拟合对车载激光点云滤波的方法，在曲面拟合算法的基础上，用最小二乘支持向量机(LS-SVM)挑选较好的地面种子点，弥补了用最低点作为地面种子点带来的误差；同时，根据待定点处法向量的方向，进一步判断待定点是否为地面点。

发明内容

本发明提出了一种基于法向量的曲面拟合对车载激光点云滤波的方法，在曲面拟合算法的基础上，用最小二乘支持向量机(LS-SVM)挑选较好的地面种子点，弥补了用最低点作为地面种子点带来的误差；同时，根据待定点处法向量的方向，进一步判断待定点是否为地面点；克服复杂地形滤波效果的不足。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是这样实现的：该基于法向量的曲面拟合对车载激光点云滤波的方法，具体包括以下步骤：

(1)加载激光点云数据，对其进行直通滤波；

(2)对激光点云数据进行格网化处理，并获取地面种子点；

(3)对地面种子点拟合成二次曲面；

(4)比较待定点实际高程与二次曲面计算出的理论高程间的差值Δh，若Δh小于阈值，则加入到曲面拟合，每次加入一个新的地面点，就丢掉一个最远的点，否则进行下一步；

(5)若Δh大于阈值，则判断该点处法向量，若法向量与Z轴夹角大于85°，则判定为非地面点，并滤除；否则，将其视为地面点；

(6)重复步骤三、四、五，直到遍历所有点。