传统的滤波算法大多是考虑在坡度、高程变化之间的不同来进行区分地物点与地面点,而布料”滤波算法从一个完全新的思路来进行滤波,首先把点云进行翻转,然后假设有一块布料受到重力从上方落下,则最终落下的布料就可以代表当前地形。如下图所示,可以帮助我们进行理解。 下方的蓝色图形代表原始测量值,对其进行翻转,红色虚线...
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...