基于布模擬算法與三角形插值的稀疏點云處理方法

郝耀庭，楊 保，張鵬飛，王麗媛

(1.河南理工大學(xué) 測繪與國土信息工程學(xué)院，河南 焦作 454000；2.河南四維遠見信息技術(shù)有限公司，河南 鄭州 450000)

點云分割是在二維圖像分割受到局限的情況下，研究者將數(shù)據(jù)維度從二維提升到三維，從根本上解決二維圖像在空間位置上的局限性。在二維圖像分割中，國內(nèi)外許多研究者都提出了用于深度學(xué)習的算法[1]，點云分割與分類模型的效果也與訓(xùn)練樣本的質(zhì)量息息相關(guān)，在Wang[2]等人提出的DGCNN網(wǎng)絡(luò)模型中，設(shè)計了一個用于提取中心點的特征以及此點與鄰域點的邊緣向量的邊緣卷積操作，在這部分操作中，點云的稠密程度影響較大，總體的分割效果與點云的點數(shù)呈現(xiàn)線性關(guān)系，點云點數(shù)越多，分割效果越好。點云數(shù)據(jù)密度較大時，會存在大量的數(shù)據(jù)冗余，造成計算量大、效率低、顯示不便等一系列問題，由此陳佩奇等[3]針對城區(qū)LiDAR點云數(shù)據(jù)提出了自適應(yīng)采樣的抽稀算法。對于稀疏點云的插值，康帥[4]以冷龍嶺斷裂上一處典型地貌點云為例，對比了最鄰近法、距離反比法、不規(guī)則三角網(wǎng)法、樣條函數(shù)法、克里金法等5種插值方法，實驗結(jié)果表明：不規(guī)則三角網(wǎng)插值法結(jié)果最優(yōu)，可以較好地還原野外真實場景。

對于室外復(fù)雜場景，先對點云進行濾波處理分為地面點和非地面點，再對兩部分點云進行分別插值。點云濾波是LiDAR點云數(shù)據(jù)處理過程中的重要環(huán)節(jié)之一，常用于點云去噪、分離地面點與非地面點等。傳統(tǒng)的常見點云濾波方法一般有直通濾波、體素濾波、統(tǒng)計濾波、條件濾波、半徑濾波。……