[发明专利]基于网格分块与移动最小二乘的点云数据全自动滤波方法

摘要

一种基于网格分块与移动最小二乘的点云数据全自动滤波方法：对激光点云数据进行分块处理，得到多个网格；采用动态四叉树方法对各网格建立相应的索引；判断各网格内激光点云数据密度是否大于密度阈值，对激光点云数据密度大于密度阈值的网格进行抽稀处理；对所有网格内激光点云数据用移动最小二乘法拟合数字高程模型，并以数字高程模型作为参考面；求取所有网格内每个激光点分别到参考面的距离，将距离大于距离阈值的激光点进行删除，剩余的激光点云数据保留；对保留的激光点云数据，返回执行直至所有网格内激光点到参考面的距离小于或等于当前的距离阈值时停止。

主权项

一种基于网格分块与移动最小二乘的点云数据全自动滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对激光点云数据进行分块处理，得到多个初始网格；步骤2，判断各初始网格内激光点云数据密度是否大于预设的密度阈值，对激光点云数据密度大于预设的密度阈值的网格进行抽稀处理；所述抽稀处理的方法为，根据激光点云数据的密度大小进一步分割初始网格，保留每个分割后网格内高程较低的激光点云数据；步骤3，基于所有分割后网格内保留的激光点云数据，用移动最小二乘法拟合数字高程模型，并以数字高程模型作为参考面；步骤4，求取所有分割后网格内每个激光点分别到步骤3所得参考面的距离，将距离大于距离阈值的激光点进行删除，剩余的激光点云数据保留；步骤5，对保留的激光点云数据，返回执行步骤1～步骤4，每次执行步骤1时，分块处理的初始网格尺寸小于上一次，每次执行步骤4时，距离阈值小于上一次；直至所有分割后网格内激光点到参考面的距离小于或等于当前的距离阈值时停止。