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...
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...
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...
基于无人机影像匹配点云数据技术,提出利用布料模拟滤波算法(Cloth Simnlation Filter,CSF)进行点云滤波计算,结果表明:布料模拟滤波算法在点云滤波匹配过程中,仅需要对六个参数进行简单设定就可以达到预期的地面点和非地面点的滤波匹配效果,地面点的匹配误差率为4.9%,非地面点的误差匹配率为8.4%,总... 查看全部>> ...
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...