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基于低空摄影测量的机载LiDAR点云修复方法
标题：基于低空摄影测量的机载LiDAR点云修复方法
摘要：
随着无人机技术的快速发展，低空摄影测量及机载激光雷达（LiDAR）成为获取高精度三维空间信息的重要手段。然而，由于各种因素的影响，机载LiDAR获取的点云数据常常存在缺失、噪声和不完整等问题。本论文针对这些问题，提出了一种基于低空摄影测量的机载LiDAR点云修复方法，旨在提高点云数据的质量和完整性。
1.引言
随着无人机应用的普及，机载LiDAR成为获取高分辨率三维地形和物体模型的常用工具。然而，由于地形起伏、天气和设备等原因，机载LiDAR所获取的点云数据常常存在缺失、噪声和不完整等问题，直接影响后续地图制作、三维模型构建和计算机视觉等应用。
2.相关工作
相关研究主要集中在点云数据的去噪和缺失值填充等方面。常用的去噪方法包括统计滤波、形态学滤波和高斯滤波等，而缺失值填充方法则包括邻近插值和基于模型的插值等。然而，这些方法往往无法充分利用低空摄影测量所获取的影像信息，且难以应对大规模点云数据的处理需求。
3.提出方法
为了提高点云数据的质量和完整性，本论文提出了一种基于低空摄影测量的机载LiDAR点云修复方法。具体步骤如下：
3.1影像与点云融合
利用低空摄影测量所获取的影像数据与机载LiDAR点云进行融合，通过影像匹配的方式获取点云数据中的缺失区域。
3.2点云去噪
在融合后的点云数据上，利用统计滤波、形态学滤波和高斯滤波等方法对噪声点进行去除，以提高点云数据的质量。
3.3缺失值填充
通过影像匹配获取到的缺失区域，采用邻近插值和基于模型的插值方法对缺失值进行填充，以还原点云数据的完整性。
4.实验与分析
本论文通过使用真实的低空摄影测量数据和机载LiDAR数据进行实验，验证了提出的点云修复方法的有效性。实验结果表明，基于低空摄影测量的机载LiDAR点云修复方法能够有效地提高点云数据的质量和完整性。
5.结论与展望
通过对机载LiDAR点云的修复，可以解决数据缺失和噪声等问题，提高点云数据的精度和完整性。未来的研究可以进一步探索如何提高点云修复方法的效率和准确性，并结合更多的传感器数据，开展多传感器融合的点云修复研究。
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