【摘要】：利用無人機(jī)影像生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)時,會產(chǎn)生一些噪聲點(diǎn),這些噪聲點(diǎn)對點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類提取等會帶來不利影響。為了消除這些噪聲點(diǎn),利用柵格法去除浮在點(diǎn)云上方的稀疏點(diǎn),并利用pcl庫的Statistical OutlierRemoval濾波器去除離群噪聲點(diǎn),以及利用雙邊濾波算法對小型的噪聲點(diǎn)進(jìn)行糾正。試驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法既保留了目標(biāo)地物的幾何特征,又能夠有效地去除影響目標(biāo)地物識別的噪聲。
[Abstract]:When the point cloud data is generated from UAV images, some noise points will be generated, which will bring adverse effects on classification and extraction of point to point cloud data. In order to eliminate these noise points, the raster method is used to remove the sparse points floating over the point cloud, the Statistical OutlierRemoval filter of the pcl library is used to remove the outliers, and the bilateral filtering algorithm is used to correct the small noise points. The experimental results show that the proposed method not only preserves the geometric characteristics of the object, but also effectively removes the noise which affects the recognition of the target.
【作者單位】： 西南交通大學(xué);
【基金】：十二五國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2014BAL01B00)
【分類號】：TP751

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2230954