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基于扫描线的渐进式形态学机载LiDAR点云滤波
摘要：
本文主要介绍了基于扫描线的渐进式形态学机载LiDAR点云滤波技术的原理、方法和应用。该技术是针对目前机载LiDAR系统在采集点云数据时，存在噪声、影响排除和信息提取等问题，而提出的一种新型点云滤波方法。该方法能够通过扫描线的方式逐步对点云进行滤波，从而达到提高数据准确性和精度的目的。实验结果表明，该方法具有较好的滤波效果和应用前景，值得推广使用。
关键词：基于扫描线；渐进式形态学；点云滤波；LiDAR；机载系统。
引言：
近年来，随着科技的不断发展，机载LiDAR系统在地图制作、数字地形模型、城市三维建模等领域得到了广泛的应用。然而，由于采集到的数据存在噪声、不良点、点云密度不均等问题，严重影响了数据的质量和精度，从而也影响了后续的应用效果。因此，点云滤波成为解决这一问题的一种常用方法。
传统的点云滤波方法有高斯滤波、中值滤波、均值滤波等，这些方法有一定的局限性，例如：对于噪声点的去除效果不是很理想，且在去除噪声点的同时也会去除一部分有效点。为了解决这些问题，本文提出了一种新型点云滤波方法，即基于扫描线的渐进式形态学机载LiDAR点云滤波。
一、基于扫描线的渐进式形态学机载LiDAR点云滤波的原理
（一）扫描线法
扫描线法是将三维空间的点云数据按照某一方向分层切片成多个平面，然后对每个平面进行处理的一种方法。扫描线法的优点在于可以快速准确地解决很多基于点云的任务，如建模、估计点云特征等。
（二）渐进式形态学
渐进式形态学是一种基于灰度形态学原理，对二值图像进行二元操作的一种方法。它通过逐步的分段操作来对图像进行处理，每一步操作所得到的结果作为下一步操作的输入。渐进式形态学方法是一种可逆操作的过程。
（三）机载LiDAR点云滤波原理
基于扫描线的渐进式形态学机载LiDAR点云滤波方法，是把扫描线法和渐进式形态学方法相结合的一种点云滤波方法。在本方法中，首先对原始点云进行扫描线操作，得到一系列被切分的扫描线平面，然后将每个平面转换为二值图像，采用渐进式形态学方法进行处理。
该方法具体分为三个步骤：初始化处理、渐进式形态学滤波、结果处理。具体步骤如下：
1.初始化处理：对原始点云进行扫描线操作，得到一系列被切分的扫描线平面，并将每个平面转换为二值图像进行处理。
2.渐进式形态学滤波：采用渐进式形态学法对二值图像进行处理，逐步分段操作，每步的结果作为下一步操作的输入，最终得到点云滤波结果。
3.结果处理：通过将滤波后的点云数据还原为三维空间点云数据，最终得到去噪后的点云数据。
二、算法实现方法
（一）扫描线法的实现
扫描线法的实现过程中，需要将每个平面转化为二值图像进行处理。在转化过程中，可以通过多种算法实现，如简单阈值算法、自适应阈值算法、OTUS算法等。本方法采用了一种改进后的OTUS算法，其主要流程如下：
1.首先，对于每个平面，将其转换为灰度图像。
2.对灰度图像进行OTUS计算，得到分割阈值。
3.将分割阈值转换为二值图像，得到分割后的二值图像。
4.对二值图像进行形态学操作，去除噪声点。
5.将处理后的二值图像再转换为三维空间点云数据。
（二）渐进式形态学算法实现
渐进式形态学算法的实现过程中，在每个步骤中均需要进行形态学操作，如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等操作。本方法采用了基于优化经验卷积的算法，通过对应用不同的优化经验卷积核，对不同的形态学操作进行加速处理，从而提高了滤波速度和准确性。
三、实验结果与分析
本方法的实验数据来自机载LiDAR采集的道路点云数据。经过对比分析，该方法与传统的点云滤波方法相比，能够有效去除噪点和无用点，并且在保持有效点数量不变的情况下，提高了数据的精度和准确性。
四、结论
本文介绍了基于扫描线的渐进式形态学机载LiDAR点云滤波方法。该方法结合了扫描线法和渐进式形态学法，并使用经验卷积技术进行优化，实现了对点云的渐进式过滤。实验结果表明，该方法能够有效地去除点云噪声和无用点，提高数据准确性和精度，适用于机载LiDAR点云数据处理。