1 上海交通大学 机械工程与动力学院,上海 200240
2 上海交通大学 机械系统与振动国家重点实验室,上海 200240
为了研究3维激光雷达测量所得点云数据的三角构网,根据激光雷达逐行扫描特点,采用了改进的三角剖分方法,对点云数据进行不规则三角网格划分。基于激光雷达点云数据位置拓扑信息,分析了相邻扫描线之间数据点的相对位置关系,利用几何关系进行初步配对构网;并结合经典法则对初始网格进行局部优化,得到最终三角网;同时,对优化前后的三角网,提出一种新的评价法则进行剖分效果对比。结果表明,充分利用点云特点进行三角剖分可改进算法。所提出的剖分效果评价法可帮助检验构网质量。
图像处理 三角剖分 局部优化 点云数据 激光雷达 image processing triangulation local optimization point cloud data laser radar
1 上海交通大学 机械工程与动力学院,上海 200240
2 上海交通大学 机械系统与振动国家重点实验室,上海 200240
为了研究3维激光雷达测量系统采集到的点云数据如何进行去噪处理,根据灰度图像中对灰度值进行滤波去噪的概念,采用改进的2维中值滤波方法对点云数据中的噪声点加以处理。基于激光雷达点云数据数据量庞大且存在噪声点特点,重点分析了改进2维中值滤波算法和点云数据信噪分离方法,并通过实验验证,得到了速度对比数据和滤波效果图。结果表明,利用改进后的2维中值滤波方法,速度明显得到改进,对激光雷达点云数据的滤波效果良好。
图像处理 中值滤波 去噪 点云数据 激光雷达 image processing median filter de-noising point cloud data lidar
