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基于改进的数学形态学算法的LiDAR点云数据滤波
  • ISSN号:1001-1595
  • 期刊名称:Acta Geodaetica Et Cartographica Sinica
  • 时间:0
  • 页码:390-396
  • 分类:P237[天文地球—摄影测量与遥感;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]长安大学地质工程与测绘学院,陕西西安710054
  • 相关基金:国家自然科学基金(40971306 40974010); 国土资源大调查项目(1212010914015)
  • 相关项目:航空激光雷达点云数据后处理理论及技术研究
中文摘要:

数学形态学在数字图像处理中有广泛的应用。首先介绍传统数学形态学算法的特点,对这一理论用于LiDAR点云数据滤波的不足进行了分析。在此基础上,对相应的算法进行扩展和改进,提出针对不同地形特点的自适应滤波算法。在数学形态学"开"算子的基础上,提出增加一个"带宽"参数用于点云数据滤波的方法。最后利用三组实际点云数据进行试验,以验证这一算法的有效性。

英文摘要:

Mathematical morphology is widely used in the digital image processing.In this paper,the characteristics of traditional mathematical morphology algorithm are introduced and the shortages of the application of this theory in the LiDAR point cloud data filtering are analyzed first.Then,on this basis,the corresponding morphological algorithms are efficiently improved and extended,and an adaptive filtering algorithm which is aimed at the characteristics of different terrain surfaces is proposed.Based on the "opening" operator of mathematical morphological,a method that a "bandwidth" parameter is added for the filtering of LiDAR point cloud is proposed.Finally,experiments are processed using three groups of actual LiDAR point cloud data and the validity of the algorithm is validated by the different presentation forms from them.

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期刊信息
  • 《测绘学报》
  • 中国科技核心期刊
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  • 主办单位:中国测绘地理信息学会
  • 主编:杨元喜
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  • 国际标准刊号:ISSN:1001-1595
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2089/P
  • 邮发代号:2-224
  • 获奖情况:
  • 中国科学技术协会精品科技期刊工程项目资助期刊(2...,中国国际影响力优秀学术期刊(2012年),第四届中国百种杰出学术期刊(2005年),科技部“中国精品科技期刊”(2008年、2011年、201...,中国科协优秀期刊,中国科协年度期刊内容和编校质量良好的13种期刊之...,中国测绘学会第一、第二届“全国优秀测绘期刊奖”...
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  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),瑞典开放获取期刊指南,中国北大核心期刊(2000版)
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