基于形态学梯度的激光扫描点云特征提取方法

摘要：

为从海量激光扫描点云数据中准确提取特征,提出了一种基于形态学梯度的激光扫描点云特征提取方法.该方法首先生成海量激光扫描点云数字高程模型,而后通过数学形态学对梯度的定义求取各激光脚点梯度,将梯度局部邻域均值作为局部自适应阈值,对点云数据进行分割,生成特征部分与平坦部分.使用随机抽样一致方法拟合平坦部分平面以及特征部分的圆孔,求取台阶面高度、圆孔内径等特征信息.实验结果表明:该方法可以有效地提取大规模点云数据的特征,圆孔类特征值提取最大误差不超过0.05 mm,台阶面高度提取误差不超过0.1 mm.

关键词：测量、信号处理、激光点云、数字高程模型、特征提取、随机抽样一致

所属期刊栏目：55

分类号：TN911.73

资助基金：山西省科技攻关项目201603D121006-1;山西省回国留学人员科研资助项目2016-084;面上青年基金项目201701D221127;电子测试技术重点实验室开放基金项目ZDSYSJ2015007

在线出版日期：2018-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：233-239