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基于扫描线模型的机载激光点云滤波算法
基于扫描线模型的机载激光点云滤波算法
摘要：机载激光雷达系统广泛应用于地形测绘、三维建模、自动驾驶等领域。然而，由于环境和设备因素的干扰，真实场景中的激光点云数据常常包含噪声和异常点，降低了数据的质量和精度。为解决这个问题，本论文提出了一种基于扫描线模型的机载激光点云滤波算法。该算法通过建立点云数据的扫描线模型，并结合统计学方法进行噪声点和异常点的检测和滤除，从而提高激光点云数据的质量和精度。
关键词：机载激光雷达；点云滤波；扫描线模型；噪声点；异常点
一、引言
机载激光雷达系统以其快速、高精度的特点，在地理测绘、三维建模、自动驾驶等领域得到广泛应用。然而，由于环境和设备因素的干扰，真实场景中的激光点云数据常常包含噪声和异常点，降低了数据的质量和精度。因此，滤除噪声点和异常点成为激光雷达数据处理的重要环节。
二、相关工作
传统的激光点云滤波方法主要包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。这些方法简单易实现，但对于复杂真实场景中的点云数据效果较差。近年来，基于统计学方法的滤波算法逐渐崭露头角，如基于领域统计特征的权重滤波和基于高斯混合模型的滤波等。然而，这些方法对于激光点云中连续平面和曲面的滤波效果较好，但在边缘和边缘锐利变化区域会产生误差。
三、算法原理
本论文提出的基于扫描线模型的机载激光点云滤波算法包括以下步骤：
1.点云数据预处理：对原始点云数据进行坐标系转换和去畸变处理，消除因机载激光雷达系统运动引起的畸变。
2.扫描线模型构建：将点云数据按照扫描线的顺序进行排序，并建立扫描线模型。扫描线模型表示了激光雷达系统扫描时的扫描路径和相邻扫描线之间的关系。
3.噪声点检测和滤除：根据扫描线模型，对每个扫描线上的点云数据进行统计学分析，判定其是否为噪声点。噪声点的特征包括离群点和密度较低的点。
4.异常点检测和滤除：根据扫描线模型，对相邻扫描线之间的点云数据进行统计学分析，判定其是否为异常点。异常点的特征包括较大的高度差和边缘锐利变化区域。
5.数据后处理：对滤波后的点云数据进行平滑处理，减少残余噪声。
四、实验与结果
本论文在真实场景和合成场景下对提出的算法进行了实验验证。结果表明，该算法能够有效滤除激光点云中的噪声点和异常点，提高数据的质量和精度。
五、结论
本论文提出了一种基于扫描线模型的机载激光点云滤波算法，通过建立点云数据的扫描线模型，并结合统计学方法进行噪声点和异常点的检测和滤除，提高了激光点云数据的质量和精度。实验结果表明，该算法在真实场景和合成场景下具有较好的滤波效果。未来的工作可以进一步优化算法的性能和准确度，适用于更广泛的应用场景。
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