[发明专利]一种顾及地形特点的多波束点云数据去噪方法有效
申请号: | 201611093715.1 | 申请日: | 2016-12-02 |
公开(公告)号: | CN106599129B | 公开(公告)日: | 2019-06-04 |
发明(设计)人: | 石波;冯东恒;卢秀山;阳凡林 | 申请(专利权)人: | 山东科技大学 |
主分类号: | G06F16/22 | 分类号: | G06F16/22;G06F16/2458 |
代理公司: | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人: | 肖峰 |
地址: | 266590 山东省青*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 顾及 地形 特点 波束 数据 方法 | ||
1.一种顾及地形特点的多波束点云数据去噪方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)输入点云集cloudPoint,建立KD索引树,遍历点云集cloudPoint中的每一个点searchPoint,执行步骤2)-步骤7);遍历结束后,执行步骤8);
2)检查searchPoint是否是无效点,检查searchPoint是否已经被搜索过;若searchPoint是无效点或者已经被搜索过,则跳出本次循环,转到步骤1);否则,转到步骤3);
3)设置搜索半径r,对searchPoint进行k近邻域半径搜索,搜索到点数记为K_Number,将搜索到的点和对应的索引号保存至向量容器pointVector中;
4)保存向量容器pointVector中有效数据点的索引号和标记值0至哈希表1中,用于判断当前点searchPoint是否被搜索;
5)设置阈值λ1,若K_Number小于λ1,则认定向量容器pointVector中的数据点为噪声数据点,标记为无效点并存储该点的索引号和距离值0至哈希表2中,执行步骤1);否则,执行步骤6);
6)设置RANSAC平面拟合算法的阈值λ2,对向量容器pointVector中的点基于RANSAC算法拟合平面,平面记为A;
7)计算向量容器pointVector中索引号对应的点到平面A的距离,并保存索引号和对应距离值至哈希表2中,转到步骤1);
8)计算哈希表2中不为0的距离的平均值和中误差,分别记为u和σ;
9)分别计算相邻平面法向量夹角|α|和投影距离|dij|,若同时不满足共向性和共面性条件,则认定当前拟合平面为离群面并标记相应的点为噪声数据点,若相邻平面不满足共向性但满足共面性,则认定当前拟合平面处地形为起伏较大的陡坡,标记相应点为非噪声数据点;
10)设置阈值λ3,若哈希表2中值不为0的索引号对应的距离在[u-λ3·σ,μ+λ3·σ]之间,则认定该索引号对应cloudPoint中的数据点为非噪声数据点,否则认定为噪声数据点;
11)分别保存非噪声数据点和噪声数据点数据至PCD格式文件中。
2.根据权利要求1所述的一种顾及地形特点的多波束点云数据去噪方法,其特征在于,所述步骤3)中,k近邻域半径搜索的过程为:对于KD索引树上任一点,搜索以该点为球心,以r为半径区域内的点云,若搜索到点的数目小于k,则认定该区域内所有的点作为该点的k近邻域数据点;否则,选择距离该点最近的k个点作为该点的k近邻域数据点。
3.根据权利要求1所述的一种顾及地形特点的多波束点云数据去噪方法,其特征在于,所述步骤3)中k的取值范围为:500<k≤1000。
4.根据权利要求1所述的一种顾及地形特点的多波束点云数据去噪方法,其特征在于,所述步骤3)中r值的计算公式为:S·k=π·(r/3)2,
其中,S表示各个数据点占据区域面积;根据设备的相关参数和实际外业情况分别计算采集点云数据的横向间距和纵向间距,则S=横向间距×纵向间距。
5.根据权利要求1所述的一种顾及地形特点的多波束点云数据去噪方法,其特征在于,所述步骤5)中λ1值与k值大小关系为:λ1=0.2×k。
6.根据权利要求1所述的一种顾及地形特点的多波束点云数据去噪方法,其特征在于,所述步骤6)中λ2值的确定步骤为:根据设备的相关参数和实际外业情况分别计算采集点云数据的横向间距和纵向间距,λ2取横向间距和纵向间距之中的最小值。
7.根据权利要求1所述的一种顾及地形特点的多波束点云数据去噪方法,其特征在于,所述步骤6)中平面A的拟合平面方程形式为:ax+by+cz+d=0,
其中,a,b,c,d为平面模型的拟合参数,保存参数a,b,c作为当前拟合平面的法向量。
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