CSF(“超市发”,皮一下doge)滤波算法的原称为cloth simulation filtering,翻译过来应为布料模拟滤波算法,通过名字就可以很形象地看出该算法是基于物理模型构建的,所以在理解算法原理之前,需要先理解“布料”模拟。 1 “布料”模拟 布料模拟是3D计算机图形学术语,它也称为布料建模,用于在计算机程序中模拟衣服布料。在这...
如上图中的从1-18点,实现了从边缘逐步向内部靠近处理过程,而不受扫描方向的影响。 4. 算法使用 Cloth Simulation Filter已经在各种点云处理软件,以及MATLAB中都可以直接进行使用,对用户操作友好,非常方便。 各种使用方式的超链接如下: MATLAB中mex插件 cloud compare 中CSF滤波 dll与lib下载 以及源码都在github上开...
在CSF算法的基础上,可以使用其地面点滤波方法。具体方法是通过使用RANSAC算法估计地面模型的法向量,然后通过计算每个点到地面模型的距离来滤除非地面点,而最后剩下的点即为地面点。同时,需要在此基础上做一些修改来提高算法的效率:首先,将待处理的点云数据进行降采样,减少计算量;其次,使用KD树快速搜索每个点的最近邻...
接下来就到了CSF滤波功能,通过编辑-选取-通过点来选择 首先选择你要滤波的目标点云,这里选择刚才复制并重命名的那组点云-csf,这样就不影响原始点云数据,然后选择方法:材质模拟(即CSF点云滤波算法),场景里面有三个选项,分别针对不同场景的优化,包括植被茂密的山区、复杂场景和高层建筑的平坦地形,这里我选择了植被茂...
基于CSF的无人机影像数据点云滤波算法实现与应用
首先去除机载LiDAR点云中的粗差点,对去除粗差点后的点云使用CSF算法以获取初始地面点,然后对初始地面点通过改进的TIN算法构建三角网,同时连续迭代进而获取最终地面点。实验选取国际摄影测量与遥感学会网站的3组测试数据进行滤波,结果表明该算法能够在坡度较大的区域降低Ⅰ类误差,并将Ⅱ类误差控制在一定范围内,验证了该...
简介:点云地面点滤波(Cloth Simulation Filter, CSF)“布料”滤波算法介绍 1. 引言 机载LiDAR可以获取快速、低成本地获取大区域的高精度地形测量值。为了获取高精度的地形数据(厘米级),对机载LiDAR点云数据进行“滤波”是一个非常重要的步骤。因此近二十年来,国内外学者提出了众多有效的自动滤波算法,大大降低了人力...