河岸区域点云数据的处理方法与流程

本发明属于点云数据处理技术领域，具体涉及一种河岸区域点云数据的处理方法。

背景技术：

随着计算机图形技术的发展，点云数据在建模及渲染研究应用中变得越来越普及。

目前，在采用河岸区域点云数据构建河岸区域三维模型时，由于河岸区域点云数据存在噪声，因此，主要采用人工干预方法清除噪声数据，具有噪声数据过滤效果低的问题。

技术实现要素：

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种河岸区域点云数据的处理方法，可有效解决上述问题。

本发明采用的技术方案如下：

本发明提供一种河岸区域点云数据的处理方法，包括以下步骤：

步骤1，获取目标河岸区域的原始点云数据；

步骤2，对所述原始点云数据进行预处理，得到预处理后的点云数据；

步骤3，对所述预处理后的点云数据进行边缘识别，识别到若干个边缘点；依次连接各个所述边缘点，得到河岸区域内边界线；

步骤4：依据河岸区域特征，将所述河岸区域内边界线分割为若干段河岸区域内边界子线；

步骤5，对于每段所述河岸区域内边界子线，均执行以下步骤：

步骤5.1，定位到起始数据点A和结束数据点B，同时，获取到起始数据点A的高程值和结束数据点B的高程值；设起始数据点A的高程值小于结束数据点B的高程值；

步骤5.2，按第1预设规则，在所述河岸区域内边界子线上采样到m个采样点，m为自然数；依据起始数据点A的高程值和结束数据点B的高程值，对每个所述采样点赋予高程值，使按从起始数据点A向结束数据点B的方向，各个采样点的高程值逐渐增加；

步骤5.3，按第2预设规则，在所述河岸区域内边界子线的外部，确定河岸区域外边界子线；所述河岸区域内边界子线和所述河岸区域外边界子线之间的区域即为河岸子区域；对于所述河岸子区域内的点云的每一个数据点，记为数据点P，按采样点临近搜索匹配方法，搜索到距离该数据点P最近的采样点，记为采样点R；然后，判断数据点P的高程值是否小于采样点R的高程值，如果小于，则得出数据点P为异常数据点的结论，过滤掉数据点P；否则，保留数据点P；

如此不断循环，直到将河岸子区域内的所有数据点均匹配判断一次；再转到步骤6；

步骤6，河岸区域内边界子线上的采样点以及河岸子区域内过滤后的数据点，形成最终用于建模的点云数据。

优选的，步骤2中，对所述原始点云数据进行预处理，具体为：

获取原始点云数据的地面分类数据，依据地面分类数据，将非河岸区域点云数据滤除，得到河岸区域点云数据。

优选的，步骤5.2中，按第1预设规则，在所述河岸区域内边界子线上采样到m个采样点，是指：

依据DEM数据平面精度设定采样步长，按所述采样步长，在所述河岸区域内边界子线上采样到m个采样点。

优选的，步骤5.2中，对每个所述采样点赋予高程值，还包括：

对于m个采样点,按距离起始数据点A由近及远的方向，依次记为采样点Q1、采样点Q2…采样点Qm；

则：采样点Q1的高程值-起始数据点A的高程值＝采样点Q2的高程值-采样点Q1的高程值＝采样点Q3的高程值-采样点Q2的高程值…结束数据点B的高程值-采样点Qm的高程值。

优选的，步骤5.3中，按第2预设规则，在所述河岸区域内边界子线的外部，确定河岸区域外边界子线，具体为：

根据DEM数据精度，设定河岸宽度值；依据所述河岸宽度值，确定所述河岸区域外边界子线，使所述河岸区域外边界子线与所述河岸区域内边界子线完全平行，并且，所述河岸区域外边界子线到所述河岸区域内边界子线的距离等于所述河岸宽度值。

优选的，步骤3之后，还包括：

根据河岸区域内边界线，构造出相应的河流区域面状数据；

通过空间关系对河流区域面状数据进行过滤，将河流区域内的点云数据滤除。

本发明提供的河岸区域点云数据的处理方法具有以下优点：

在保证河岸区域高程平滑过渡的基础上，实现高效的过滤噪声数据，抑制构建到的河岸区域三维模型的表面噪声数据，提高构建到的河岸区域三维模型的精度。

附图说明

图1为本发明提供的河岸区域点云数据的处理方法的流程图。

具体实施方式

为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种河岸区域点云数据的处理方法，在保证河岸区域高程平滑过渡的基础上，实现高效的过滤噪声数据，抑制构建到的河岸区域三维模型的表面噪声数据，提高构建到的河岸区域三维模型的精度。

参考图1，河岸区域点云数据的处理方法包括以下步骤：

步骤1，获取目标河岸区域的原始点云数据；

步骤2，对所述原始点云数据进行预处理，得到预处理后的点云数据；

本步骤中，可采用以下方法对原始点云数据进行预处理：

获取原始点云数据的地面分类数据，依据地面分类数据，将非河岸区域点云数据滤除，得到河岸区域点云数据。获取点云数据地面分类数据，可降低点云数据量，进而提高后续步骤对点云数据处理效率。

步骤3，对所述预处理后的点云数据进行边缘识别，识别到若干个边缘点；依次连接各个所述边缘点，得到河岸区域内边界线；

步骤4：依据河岸区域特征，将所述河岸区域内边界线分割为若干段河岸区域内边界子线；

步骤5，对于每段所述河岸区域内边界子线，均执行以下步骤：

步骤5.1，定位到起始数据点A和结束数据点B，同时，获取到起始数据点A的高程值和结束数据点B的高程值；设起始数据点A的高程值小于结束数据点B的高程值；

步骤5.2，按第1预设规则，在所述河岸区域内边界子线上采样到m个采样点，m为自然数；例如，依据DEM数据平面精度设定采样步长，按所述采样步长，在所述河岸区域内边界子线上采样到m个采样点。

依据起始数据点A的高程值和结束数据点B的高程值，对每个所述采样点赋予高程值，使按从起始数据点A向结束数据点B的方向，各个采样点的高程值逐渐增加；

对每个所述采样点赋予高程值，还包括：

对于m个采样点,按距离起始数据点A由近及远的方向，依次记为采样点Q1、采样点Q2…采样点Qm；

则：采样点Q1的高程值-起始数据点A的高程值＝采样点Q2的高程值-采样点Q1的高程值＝采样点Q3的高程值-采样点Q2的高程值…结束数据点B的高程值-采样点Qm的高程值。

在本发明实施例中，为了能够实现河岸区域点云数据的高程平滑效果，使用了根据河岸区域内边界子线首尾数据点高程点，进而向采样点赋予高程值的方法。若无法得到首尾数据点的高程值，则会获取首尾数据点临近范围点云数据高程均值信息，进而参与采样点高程平滑赋值。

步骤5.3，按第2预设规则，在所述河岸区域内边界子线的外部，确定河岸区域外边界子线；例如，根据DEM数据精度，设定河岸宽度值；依据所述河岸宽度值，确定所述河岸区域外边界子线，使所述河岸区域外边界子线与所述河岸区域内边界子线完全平行，并且，所述河岸区域外边界子线到所述河岸区域内边界子线的距离等于所述河岸宽度值。

所述河岸区域内边界子线和所述河岸区域外边界子线之间的区域即为河岸子区域；对于所述河岸子区域内的点云的每一个数据点，记为数据点P，按采样点临近搜索匹配方法，搜索到距离该数据点P最近的采样点，记为采样点R；然后，判断数据点P的高程值是否小于采样点R的高程值，如果小于，则得出数据点P为异常数据点的结论，过滤掉数据点P；否则，保留数据点P；

如此不断循环，直到将河岸子区域内的所有数据点均匹配判断一次；再转到步骤6；

本步骤主要原因为：由于河岸区域常常出现坑洼现象，因此，将坑洼区域的点云数据滤除，可保证三维模型表面精度。

步骤6，河岸区域内边界子线上的采样点以及河岸子区域内过滤后的数据点，形成最终用于建模的点云数据。

实际应用中，由于河岸区域内的河流区域常常漂浮有塑料袋等杂物，而杂物会形成点云数据中的噪声数据，因此，需要给予去除。

因此，采用以下方法滤除；根据河岸区域内边界线，构造出相应的河流区域面状数据；通过空间关系对河流区域面状数据进行过滤，将河流区域内的点云数据滤除。

本发明提供的河岸区域点云数据的处理方法具有以下优点：

在保证河岸区域高程平滑过渡的基础上，实现高效的过滤噪声数据，可批量对点云数据进行河岸区域高程平滑及高程异常点过滤，提升点云数据处理精确度，抑制构建到的河岸区域三维模型的表面噪声数据，提高构建到的河岸区域三维模型的精度。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。