[发明专利]一种陆地桥梁提取方法和系统

权利要求书

1.一种陆地桥梁提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取桥梁原始点云数据；将桥梁原始点云数据作为目标点云数据；并将目标点云数据去噪，获得第一点云数据；采用分散度法去除第一点云数据中散乱分布的植被点云，获得第二点云数据；根据植被点云与桥梁点云的颜色与高程特征的差异，运用颜色与高程特征对半径滤波算法进行改进，运用改进的半径滤波算法对第二点云数据中的所有植被点云进行滤除获得第三点云数据；计算第三点云数据的高程信息与法向信息，并通过构建的法向滤波模型，对第三点云数据中地面点云进行滤除，获得桥梁点云。

2.如权利要求1所述的陆地桥梁提取方法，其特征在于，所述采用分散度法去除第一点云数据中散乱分布的植被点云，获得第二点云数据具体包括以下步骤：

根据第一点云数据构建KD-Tree，建立点云的拓扑关系，并构建点云中所有点的k邻域；

任选其中一个k邻域，计算该邻域x,y,z三个方向上的最大坐标差，以其为边长构建最大包围体，并计算出体积为V_max；

再计算x,y,z三个方向上各自的坐标差并分别作为最小包围体的长、宽、高，并计算出体积为V_min；

令D为最小包围体与最大包围体的体积之比；根据统计法得到滤除阈值α，若D＞α，则认为该点是植被点，滤除；若Dα，则认为该点是非植被点，则保留；

重复上述步骤，直至第一点云数据中所有点云都处理完毕，即完成第一点云数据中散乱植被点云的滤除操作，获得第二点云数据。

3.如权利要求1所述的陆地桥梁提取方法，其特征在于，所述根据植被点云与桥梁点云的颜色与高程特征的差异，运用颜色与高程特征对半径滤波算法进行改进，运用改进的半径滤波算法对第二点云数据中的所有植被点云进行滤除获得第三点云数据具体包括以下步骤：

基于点云的高度信息，将第二点云数据分割成六个部分点云数据，依次计算各个部分点云的分布广度，据此判断各部分点云是否包含植被点云；

再将各个部分点云中只包含建筑桥梁点云的全部点云标记为非植被可疑点；对同时包含植被与桥梁点云的那部分数据运用颜色模型判断是否为植被可疑点；

即获取植被与桥梁点云的颜色特征I，且根据统计方法得到颜色阈值T，当I＞T被标记为植被可疑点，否则为非植被可疑点，至此，全部点云数据都被标记处理；

根据上述被标记的点云中任意球邻域的邻近点，计算邻域点云个数，若邻域点云总个数大于阈值M₁或邻域内植被可疑点所占比例小于M₂，则被认为是非植被点，予以保留，否则认为是植被点予以滤除；

重复上述步骤，直至各部分点云中的所有植被点都处理完毕，最后获得第三点云数据。

4.如权利要求1所述的陆地桥梁提取方法，其特征在于，所述计算第三点云数据的高程信息与法向信息，并通过构建的法向滤波模型，对第三点云数据中地面点云进行滤除，获得桥梁点云具体包括以下步骤：

根据第三点云数据构建KD-Tree，建立点云的拓扑关系，获取点云中所有点的球邻域；

任选其中一球邻域，拟合出局部平面，基于局部平面进行法向量估计；

计算各个点的法向量与向量(0,0,1)的余弦值，将所有第三点云数据高程值与余弦值相结合，根据统计方法计算出阈值滤除地面点云，得到最终的桥梁点云。

5.如权利要求1所述的陆地桥梁提取方法，其特征在于，所述获取第三点云数据后，还实现以下步骤：

通过统计单位长度第三点云数目，计算出相应区间点云的分布概率，确定分割阈值，并由此分割植被点云与建筑桥梁点云。