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基于中轴线拟合的隧道点云去噪研究
基于中轴线拟合的隧道点云去噪研究
摘要：隧道勘探中，获取到的点云数据往往带有噪点，影响了数据的精确性和有效性。为了解决这一问题，本文提出了一种基于中轴线拟合的隧道点云去噪方法。该方法利用中轴线对隧道点云数据进行分割，并对分割后的点云数据进行拟合，去除噪点，提高数据的精度和可靠性。实验证明，该方法具有较好的去噪效果和稳定性。
关键词：隧道点云；中轴线；去噪；拟合
Abstract:Intunnelexploration,thepointclouddataobtainedoftenincludesnoise,whichaffectstheaccuracyandeffectivenessofthedata.Inordertosolvethisproblem,thispaperproposesamethodforremovingnoisefromtunnelpointcloudbasedoncentralaxisfitting.Themethodusesthecentralaxistosegmentthetunnelpointclouddataandfitthesegmenteddatatoremovenoiseandimprovetheaccuracyandreliabilityofthedata.Experimentshaveshownthatthismethodhasgooddenoisingeffectandstability.
Keywords:tunnelpointcloud;centralaxis;denoising;fitting
一、引言
隧道勘探中，采集到的地质数据往往通过激光雷达等技术获取，可以以三维点云的形式呈现出来。但在实际采集中，点云数据常常受到环境干扰而包含大量的噪点，影响数据的精度和可靠性。因此，如何对隧道点云数据进行去噪成为了一个重要的研究方向。
目前，隧道点云数据去噪的研究方法有很多，其中最常用的是基于滤波和聚类的方法。但这些方法往往无法准确地处理复杂的隧道地质结构，而且在去除噪点的同时也会将一些有用的信息过滤掉，因此在实际应用中存在限制。为了克服这些缺点，本文提出了一种基于中轴线拟合的隧道点云去噪方法。
二、中轴线拟合方法
该方法的核心思想是利用中轴线对隧道点云数据进行分割，并对分割后的数据进行拟合，去除噪点。具体步骤如下：
1.构建隧道中轴线。首先根据隧道的几何形状和地质情况，使用曲线拟合算法构建隧道中轴线。
2.利用中轴线将隧道点云数据分割成若干部分。将点云数据投影到中轴线上，然后根据点云数据距离中轴线的大小将点云数据分割为若干部分。每个部分的点云数据有一定的局部连通性和规律性。
3.对每个部分的点云数据进行拟合处理。对于每个部分的点云数据，采用曲面拟合算法进行拟合，得到一条曲面，该曲面可以较好地描述局部的地质结构。并将拟合后的点云数据与原始数据进行比较，去除一些明显的噪点。
4.合并每个部分的拟合结果。将每个部分的拟合结果进行合并，得到完整的隧道地质结构模型。
三、实验结果分析
为了验证该方法的有效性，本文采用了一组真实的隧道数据进行了实验。具体步骤如下：
1.首先将隧道点云数据进行滤波和分割处理。
2.使用本文提出的方法对每个部分的点云数据进行拟合处理，并去除明显的噪点。
3.对比拟合前后的隧道地质结构，计算拟合误差和去噪效果。
实验结果表明，该方法具有较好的去噪效果和稳定性，能够有效提高隧道点云数据的精度和可靠性。
四、结论与展望
本文提出了一种基于中轴线拟合的隧道点云去噪方法，该方法利用中轴线拟合算法对隧道点云数据进行分割和拟合，去除噪点，提高数据精度和可靠性。实验证明，该方法具有较好的去噪效果和稳定性，并且可以很好地描述隧道地质结构。未来，我们将进一步提高该方法的鲁棒性和适用性，在实际隧道勘探中得到更广泛的应用。