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题名一种基于高程归一化的组合滤波算法
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作者
龚平祥
吴学群
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机构
昆明理工大学国土资源工程学院
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出处
《桂林理工大学学报》
2025年第4期543-551,共9页
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基金
国家自然科学基金地区基金项目(41961053
41961039)。
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文摘
针对经典算法在处理地形起伏较大及建筑或植被密集等复杂地形区域时滤波效果还有待优化的问题,提出了一种基于改进的渐进加密三角网滤波算法与布料模拟滤波算法相结合的组合算法———基于高程归一化的组合滤波算法。在改进的渐进加密三角网滤波结果基础上,对目标区域建立粗DEM栅格数据,并对该区域点云数据的高程值进行归一化处理,以此消除起伏地形因素对布料模拟滤波的影响来提高算法的滤波精度。以15组典型数据集为研究对象进行滤波实验,结果表明,与CSF和IPTD这两种经典算法相比较,本文算法的Ⅰ、Ⅱ类和总误差平均降低了12.32、15.40和11.90百分点,且总误差明显低于其他7种文献算法,提高了单一算法的滤波精度,达到了较好的滤波效果。
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关键词
点云滤波
高程归一化
改进的渐进加密三角网滤波
致密过滤器
布料模拟滤波
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Keywords
point cloud filtering
elevation normalization
improved progressive triangulated irregular network
densification filter
cloth simulation filter
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分类号
TN958.98
[电子电信]
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