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三维有限元分析的LIDAR噪声剔除算法

发布于:2016-02-29 20:45
有限元分析

      机载激光雷达LIDAR是一种精度高、耗时少、成本低的新型航空遥感传感器,由激光扫描仪、全球定位系统(GPS)和惯性导航设备(IMU)3部分组成,可以直接快速地获取地球表面的三维空间信息(Acker-mann,1999,Wehr和Lobr, 1999)。机载LIDAR系统在有限元分析数据获取过程中易被噪声污染,如何有效地将噪声点与非噪声点进行有效分离,一直是相关领域学者关注的问题。国内外现有剔噪方法可大体归纳为以下几类:
      (1)基于局部邻近点拟合的噪声检测基于局部邻近点拟合的噪声检测方法均是建立在噪声点相对于局部邻近点在高程上存在显著的突变现象假设基础上。基于该假设提出的剔噪算法是目前主流的机载LIDAR点云剔噪方法,其中部分算法已应用于某些商用系统。其中Brovelli等(2002)在水平邻域内计算考察点的二元三次样条插值,若插入值与观测值间的差大于阈值,则认为是局外点(噪声点),Wang等(2009)首先采用R-Tree将三维地形扫描数据TLS (Terrestrial Laser Scanning)进行组织,然后查询当前点最邻近点集KNN (K-nearest Neighbor Query),最后通过拟合局部平均面的方法剔除噪声点,蒋晶珏(2006)选择在三维空间中点的k近邻作为考察点的邻域,计算k个最近邻接点的最小二乘拟合平面,若考察点到拟合平面的距离大于给定阈值则判定为局外点(噪声点)。上述基于局部邻近点拟合的噪声检测方法对于孤立点状噪声剔除效果较好,但却存在着共同的缺陷,即对于簇状噪声则难以达到满意效果。
      (2)从频率域角度剔除噪声从频率域角度剔噪的基本思路是将点云信号变换到时间-频率域,设计特定的滤波器函数,通过过滤窄带突变信号来剔除噪声点。Fang和Huang (2004)采用Mexican hat wavelet(又称墨西哥草帽小波)作为母小波函数对原始点云进行小波变换,而Reddy(2009)则采用Sym5母小波函数进行噪声剔除,并且二者都针对所实验数据取得较好的剔噪效果。尽管采用频率域剔噪方法可以较为明显地提高原始LIDAR点云数据的信噪比,但是选择何种母小波函数以及如何设计合理的滤波函数较为困难,存在较大的经验性。左志权等:三维有限元分析的LIDAR点云噪声剔除算法305短,块状噪声处波峰持续时间较长。


                                                                                  专业从事机械产品设计│有限元分析│强度分析│结构优化│技术服务与解决方案
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