专利名称：基于等高线簇分析的机载激光扫描点云整体滤波方法
技术领域：
本发明涉及一种基于等高线簇分析的机载激光扫描点云整体滤波方法。
背景技术：
机载激光扫描(Light Detection And Ranging以下简称LiDAR)是集激光测距、 全球定位以及惯性导航技术于一体的新型空间测量技术。该技术能够快速获取探测目标高 精度的三维坐标，具有广泛的应用前景。LiDAR数据的滤波，是指将离散的三维LiDAR点云划分为地面点与非地面点，滤 波结果的好坏决定了利用LiDAR数据进行数字地形模型(Digital Terrain Model以下简 称DTM)生产的精度。目前，已有多种LiDAR滤波方法，Sithole在论文《Comparison of FilteringAlgorithms))中对现有的各种方法进行分析，并指出其各自的适用范围及局限 性。现有的滤波方法大都是对激光的的高程差异或角度差异进行逐点比较，并利用预先设 定的局部阈值来判定激光点属于地面点或非地面点，这类方法都是在局部区域进行高程差 或角度差的判断，受地形影响较大，很难确定一个合适的阈值能够适用于不同的区域，缺乏 对激光扫描区域的整体性考虑，在地形变化复杂的区域，以及遇到大型建筑物时，现有的滤 波方法常常出现欠滤波或过滤波的情况。等高线是将地形图上高度相同的点连接成的闭合曲线，是对地形变化的整体 性描述，本专利的发明人利用等高线之间形状的相似性，在论文《Contour Clustering Analysis forBuilding Reconstruction from LIDAR Data》中提出了按形状相似性对等高 线进行分簇的思想，并发展了一套利用等高线分簇来提取建筑物的方法。但尚未能解决目 前的滤波方法中局部参数阈值难以自动确定，大型建筑物滤波不完整等问题。
发明内容
针对现有技术的缺点，本发明的目的是提供一种基于等高线簇分析的机载激光扫 描点云整体滤波方法，利用等高线对LiDAR点云进行整体整体的高程划分，通过形状判断 对等高线分簇，结合先验知识和等高线簇的特征，对激光点云进行整体滤波。为实现上述目的，本发明的技术方案为一种基于等高线簇分析的机载激光扫描点 云整体滤波方法，包括以下步骤步骤1.由离散的LiDAR激光点云生成等高线；步骤2.通过判断等高线的拓扑关系和形状相似性进行等高线分簇，包括以下三 个步骤，步骤2. 1，按照拓扑关系对等高线初始分簇，得到初始等高线簇；步骤2. 2，判断等高线之间的形状相似性；步骤2. 3，对步骤2. 1所得初始等高线簇按照形状相似性精化分簇；步骤3.确定等高线簇的类型从而对LiDAR激光点云整体滤波。而且，所述的步骤1具体实现操作为，由离散的LiDAR激光点云生成不规则三角网，生成后再由不规则三角网跟踪出等高线。而且，步骤2. 1通过以下步骤实现，步骤2. 1. 1，先将高程相同的等高线放在同一层上，第0层为虚拟节点，第1层为 高程最小的节点，最后一层为高程最大的节点；从第0层开始依次向下搜索，利用计算机图 形学中的交点计数法判断相邻层上两个等高线的位置关系，若下层等高线与上层等高线套 合，则将下层等高线指向上层等高线，下层等高线为上层等高线的子节点，上层等高线为下 层等高线的父节点；步骤2. 1. 2，经步骤2. 1. 1搜索完毕后，建立起一棵等高线树，将等高线树分割成 多个初始等高线簇，分割方法为从等高线树的根节点开始，自上向下搜索，若搜索的当前节 点存在兄弟节点，则将该节点和其子节点分割出来，形成一个独立的初始等高线簇。而且，步骤2. 2通过以下步骤实现，步骤2. 2. 1，先通过坐标平移使得步骤2. 1中得到的每一个初始等高线簇中的上 下两根等高线A和B的重心重合，建立以该重心为坐标系原点，以水平方向和竖直方向为X 轴和Y轴的坐标系；从X正轴出发，以角度间隔θ逆时针旋转一周，做出一组以坐标系原点 为端点的射线，确定其中每条射线在等高线A和B上的对应点，得到对应点集A。。msp。nding和 B, .............
corresponding ；所述对应点确定方式如下，
对其中第k条射线lk，倾角θ k按公式⑴计算
权利要求
一种基于等高线簇分析的机载激光扫描点云整体滤波方法，包括以下步骤步骤1.由离散的LiDAR激光点云生成等高线；步骤2.通过判断等高线的拓扑关系和形状相似性进行等高线分簇，包括以下三个步骤，步骤2.1，按照拓扑关系对等高线初始分簇，得到初始等高线簇；步骤2.2，判断等高线之间的形状相似性；步骤2.3，对步骤2.1所得初始等高线簇按照形状相似性精化分簇；步骤3.确定等高线簇的类型从而对LiDAR激光点云整体滤波。
2.根据权利要求1所述的机载激光扫描点云整体滤波方法，其特征在于所述的步骤 1具体实现操作为，由离散的LiDAR激光点云生成不规则三角网，生成后再由不规则三角网 跟踪出等高线。
3.根据权利要求1所述的机载激光扫描点云整体滤波方法，其特征在于步骤2.1通 过以下步骤实现，步骤2. 1. 1，先将高程相同的等高线放在同一层上，第0层为虚拟节点，第1层为高程最 小的节点，最后一层为高程最大的节点；从第0层开始依次向下搜索，利用计算机图形学中 的交点计数法判断相邻层上两个等高线的位置关系，若下层等高线与上层等高线套合，则 将下层等高线指向上层等高线，下层等高线为上层等高线的子节点，上层等高线为下层等 高线的父节点；步骤2. 1. 2，经步骤2. 1. 1搜索完毕后，建立起一棵等高线树，将等高线树分割成多个 初始等高线簇，分割方法为从等高线树的根节点开始，自上向下搜索，若搜索的当前节点存 在兄弟节点，则将该节点和其子节点分割出来，形成一个独立的初始等高线簇。
4.根据权利要求3所述的机载激光扫描点云整体滤波方法，其特征在于步骤2.2通 过以下步骤实现，步骤2. 2. 1，先通过坐标平移使得步骤2. 1中得到的每一个初始等高线簇中的上下两 根等高线A和B的重心重合，建立以该重心为坐标系原点，以水平方向和竖直方向为X轴 和Y轴的坐标系；从X正轴出发，以角度间隔θ逆时针旋转一周，做出一组以坐标系原点 为端点的射线，确定其中每条射线在等高线A和B上的对应点，得到对应点集A。。msp。nding和■^corresponding ；所述对应点确定方式如下，对其中第k条射线lk，倾角θ k按公式错误
5.根据权利要求4所述的机载激光扫描点云整体滤波方法，其特征在于步骤2.3实 现方式为，先从上到下依次遍历初始等高线簇得到各条等高线，根据步骤2. 2所得f值判断 当前等高线与上一层等高线的形状相似性，若当前等高线与上一层等高线形状不相似，则 从当前等高线开始将其下层的等高线都划分为新的等高线簇，并将新的等高线簇的高程设 置为簇中高程最低的等高线的高程。
6.根据权利要求5所述的机载激光扫描点云整体滤波方法，其特征在于所述的步骤3 具体实现操作如下，步骤3. 1，通过交点计数法判断LiDAR激光点云中的激光点与等高线的位置关系，从而 将激光点分配到经步骤2. 3精化分簇后所得各个等高线簇中；步骤3. 2，以周长最长或面积最大的等高线作为起始等高线，将该等高线上的激光点和 等高线外部的激光点的类别都标记为地面点，并将该等高线的高程作为基准高程面，依次 遍历高程在其之上的等高线簇；每遍历到一个等高线簇时，通过判断高程差和面积来确定 等高线簇的类型，并利用等高线簇的类型对等高线内的激光点进行整体滤波，实施方式如 下，求当前遍历到的等高线簇内部激光点的平均高程与外部低一层等高线的高程之差，如 果该差值小于预设的高程差阈值heightTh，则该等高线簇的类型与外部等高线簇类型一 致，用外部激光点的类别来标记等高线簇内部激光点的类别；如果该差值大于预设的高程 差阈值heightTh，则计算等高线簇中最低等高线面积与最高等高线面积的比值；如果所得比值小于预设的面积比值阈值areaRatio，则该等高线簇类型为人造地 物，将等高线簇内部激光点标记为非地面点；如果所得比值大于预设的面积比值阈值 areaRatio,则进一步判断最低等高线的面积是否超过预设的最大面积阈值maX_areaTh，如 果超过预设的最大面积阈值maX_areaTh则该等高线簇类型为山坡自然地形，将等高线簇内部激光点标记为地面点，否则该等高线簇类型为大型建筑物，将等高线簇内部激光点标 记为非地面点。
全文摘要
本发明涉及一种等高线簇分析的机载激光扫描点云整体滤波方法，包括以下步骤步骤1.由离散的LiDAR激光点云生成等高线；步骤2.通过判断等高线的拓扑关系和形状相似性进行等高线分簇，包括按照拓扑关系对等高线初始分簇，得到初始等高线簇，判断等高线之间的形状相似性，对所得初始等高线簇按照形状相似性精化分簇；步骤3.确定等高线簇的类型从而对LiDAR激光点云整体滤波。
文档编号G06T17/00GK101976452SQ20101026236
公开日2011年2月16日 申请日期2010年8月23日 优先权日2010年8月23日
发明者张晓君, 张靖, 李乐林, 江万寿, 王建超, 郭大海 申请人:武汉大学