[发明专利]一种阈值无关的机载激光雷达点云滤波方法及装置

权利要求书

1.一种阈值无关的机载激光雷达点云滤波方法，其特征是由以下步骤实现：

步骤1）点云数据分割及初始地面不规则三角网的构建：主要是以矩形格网规则划分Lidar点云数据,将每个规则格网中的最低点作为地面点，并根据这些点构建初始地面不规则三角网，也称TIN网；控制单元首先将点云数据加载到点云数据存储器中，并在分割器模块中实现步骤1），控制单元则协助分割器完成点云数据存储器与分割器模块之间的数据传输；

步骤2）点云-地面高差数据生成：主要通过步骤1得到的初始地面TIN网，计算出点云数据的高差数据；其主要在统计数据生成器模块中完成，控制单元协助完成统计生成器与点云数据存储器之间的数据传输控制；

步骤3）基于点云-地面高差的统计滤波处理：实现Lidar点云数据的高差统计滤波处理，其主要是将步骤2得到的点云高差值通过计算其统计特征Tsallis熵，并利用熵最大化原则将其在概率分布上分离为两部分，即：一部分为地面点云A，一部分为非地面点云B，步骤3主要在统计滤波器模块中完成主要计算操作，控制单元协助完成统计滤波器与点云数据存储器之间的数据传输控制。

2.根据权利要求1所述的阈值无关的机载激光雷达点云滤波方法，其特征是：步骤1）的详细步骤如下：

1.1）点云数据平面格网分割：点云数据坐标信息主要有（x,y,h）三个方向，其中x，y为水平方向，h为高程方向，分割器利用点云数据存储器中所有点云数据的x，y方向坐标，计算整个点云数据在x，y平面上的最小外接矩形，对最小外接矩形以矩形规则格网划分，分割器比较Lidar点云数据中的所有点的x，y坐标与划分好的矩形格网范围，将所有的Lidar点划分到其x，y坐标所属的矩形格网内，并将所有的点云数据根据其所属矩形格网按Morton码的顺序在点云数据存储器中重新存储；

1.2）搜索每个格网中点云的最小高程点：分割器对步骤1.1中排好序的点云分块数据遍历每个矩形格网，对在每个矩形格网中的点云数据实施下面两个步骤：

1.2.1）对每个矩形区域中的所有点云数据按其高程值h排序；

1.2.2）排好序后，取高程值最小为该矩形格网内初始地面点；

1.3） 初始地面点的不规则三角网构建：对于在步骤1.2.2)中得到的所有初始地面点构建TIN网，采用计算几何中的凸包法来构建初始地面点的TIN网，将TIN结果存放入点云数据存储器中。

3.根据权利要求1所述的阈值无关的机载激光雷达点云滤波方法，其特征是：步骤2）的详细步骤如下：

2.1) 内插地面高程值：遍历Lidar点云数据中的每个点云数据点实施如下操作：

2.1.1) 取点云数据点P0（x0,y0,h0）以及TIN网中所有顶点的x与y两个水平坐标，这样得到P0在水平面上的对应点P1（x0,y0）及TIN网在水平面上的对应三角网N1，在水平面上计算N1的梯形图，根据梯形图计算出水平面上点P1在N1的三角形A1内，并给出A1对应的TIN网中三角形A0；

2.1.2）计算点云数据点水平坐标（x0，y0）在A0所在平面内其所对应点（x0，y0，h1）；

2.1.3）将h1设置为P0点对应的地面高程值；

2.2) 计算点云数据高差：遍历Lidar点云数据中的每个点云数据点，将其高程值与步骤2.1中得到的地面高程值求差，得到每个点云数据点的高差值；

2.3) 边界情况的高差计算：在边界矩形格网内的一些点云数据点无法得到步骤2.1.1的计算结果A0时，计算这些点云数据点的高程与其所在的边界矩形格网内的最低点高程之差，将其设为该点云数据点的高差数据。