图像平滑在地面激光点云与影像融合中的应用.docx

图像平滑在地面激光点云与影像融合中的应用
图像平滑在地面激光点云与影像融合中的应用
摘要：地面激光扫描和图像融合是一种重要的技术，用于环境建模和三维地图构建。然而，由于传感器噪声、不完整数据和环境复杂性等因素，点云和影像数据中存在大量的噪声和不一致性。本文提出了一种基于图像平滑的方法，用于改善点云和影像数据的质量，并提高地面激光点云与影像融合的精度和效果。实验证明，该方法能够有效地减少噪声、填补空洞，并平滑地面表面，从而提高地面特征提取和地形恢复的质量。
1.引言
地面激光扫描和图像融合是一种将激光传感器和图像传感器数据相结合的技术，用于建立准确的三维环境模型。然而，由于传感器本身的噪声以及环境因素的干扰，得到的数据往往存在噪声和不一致性。因此，如何改善点云和影像数据的质量，提高地面激光点云与影像融合的精度和效果成为一个重要的研究方向。
2.相关工作
过去的研究中，有许多方法被提出来解决点云和影像数据的噪声和不一致性问题。例如，通过滤波算法来减少噪声的影响，例如高斯滤波算法和中值滤波算法。此外，还有一些方法通过插值和填充技术来填补点云数据中的空洞。然而，这些方法在处理复杂环境和大数据集时往往效果不理想。
3.方法
本文提出了一种基于图像平滑的方法来改善地面激光点云和影像数据的质量。首先，通过使用高斯滤波算法来减少点云和影像数据中的噪声。然后，通过使用插值和填充技术来填补空洞，并平滑地面表面。最后，使用图像平滑算法来进一步提高地面特征提取和地形恢复的质量。
4.实验与分析
为了验证所提出方法的有效性，我们使用了实际采集的点云和影像数据进行实验。在实验中，我们将本文提出的方法与传统的滤波和填充技术进行了对比。实验结果表明，所提出的方法能够有效地减少噪声、填补空洞，并平滑地面表面。与传统方法相比，所提出的方法在地面特征提取和地形恢复方面取得了更好的效果。
5.结论
本文提出了一种基于图像平滑的方法，用于改善地面激光点云和影像数据的质量，并提高地面激光点云与影像融合的精度和效果。实验证明，该方法能够有效地减少噪声、填补空洞，并平滑地面表面，从而提高地面特征提取和地形恢复的质量。本研究为地面激光点云与影像融合提供了一种新的方法和思路。
参考文献
[1]Rabbani,T.,vandenHeuvel,F.A.,&Vosselman,G.(2006).Segmentationofpointcloudsusingsmoothnessconstraint.InInternationalArchivesofPhotogrammetry,RemoteSensingandSpatialInformationSciences(Vol.36,No.5).
[2]Zhang,D.,Liu,Y.,&Wu,C.(2013).Groundfilteringinurbanareabyutilizingregisteredintensityandheightdatafrommobilelaserscanningsystem.Sensors,13(7),8707-8724.
[3]Wang,X.,Gong,J.,&Li,L.(2019).Groundsurfaceextractionandparameterizationbasedonpointclouddata.JournalofComputers,14(9),2234-2243.