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无需阈值支持的机载LiDAR点云数据滤波方法
机载LiDAR（LightDetectionandRanging）是一种通过发送激光脉冲并测量相应反射时间来获取地面信息的技术。其在地形测绘、物体检测和建筑物三维建模等领域有着广泛的应用。然而，由于LiDAR采集的点云数据存在噪点和离群点，如何进行数据滤波成为一个重要的研究问题。
传统的LiDAR数据滤波方法主要基于阈值或统计学模型，但这些方法存在一些不足。既要求数据清洁度高，而且阈值设置需要手动调整，对于复杂场景来说极其困难。同时，这些方法无法真正解决密集LiDAR点云中混杂的离群点问题。因此，本文提出了一种无需阈值支持的机载LiDAR点云数据滤波方法。
我们的方法基于一种称为随意跳动的机器学习算法。该算法是一种基于采样点的method,以此推断点云中每个点的邻域的一般特征，并确定每个点是否应该在保留点云中。
我们所提出的方法共有三部分：第一部分是点云特征提取；第二部分是候选点选择和要素计算；第三部分则是保留和删除点云点。
在第一部分，我们通过计算每个点的领域内的平均法向量和六面体形状指标，提取每个点的特征。这些特征可用于计算候选点的标准差和正态分布密度函数。在第二部分，我们按照正态分布方程所计算出的标准差，筛选出潜在的候选点。在计算过程中，我们会根据特定半径内的每个候选点的特征重构数据空间。同时，我们在此空间中应用DBSCAN聚类算法以检测离群点和稠密区域。最后，在第三部分中，我们将候选点的要素与数据空间中的DBSCAN聚类结果结合起来，以判断每个点的要素是否满足条件。如果满足条件，则保留该点，否则删除点云点。
我们进行了大量实验证明，我们提出的无需阈值支持的机载LiDAR点云数据滤波方法相比于传统的方法具有更好的性能。通过大量复杂场景的测试，我们发现，我们的方法具有更好的离群点检测能力和更高的点云数据保留率。相较于传统方法，我们的方法表现更加优异，能够在更广泛的场景下提供更好的结果。
综上所述，我们提出的无需阈值支持的机载LiDAR点云数据滤波方法具有许多强大的优势。除了能够有效地滤除噪点和离群点，还可以大幅度提高LiDAR数据的处理效率。我们相信这个方法可以为LiDAR数据处理领域的研究提供新的思路和方向。