基于RGB信息的地面激光点云滤波算法.pdf
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1、:./.管圣功罗洵 伍法权等.基于 信息的地面激光点云滤波算法.绍兴文理学院学报(自然科学)():.基于 信息的地面激光点云滤波算法管圣功 罗 洵 伍法权 张 芳(.绍兴文理学院 土木工程学院浙江 绍兴 .浙江省岩石力学与地质灾害重点实验室浙江 绍兴)摘 要:随着智慧城市、智能交通、全球测图等产业的飞速发展对激光点云数据的需求与要求也越来越高.在岩土工程领域为了快速获得精确的岩体结构面信息对去除植被点云产生的噪点提出了更多需求.针对岩质陡峭边坡的植被点云去除问题传统的坡度法和布料法等算法表现不佳提出一种基于 信息的滤波算法.该算法提出了红绿差异指数选择合适的阈值进行植被点云滤波并对滤波结果进行
2、误差分析和地表特征保留率评价.该算法能在基本保留岩体结构信息的前提下达到良好滤波效果进一步证实了 信息可以用于高陡边坡的植被去除.关键词:三维激光扫描点云植被去除植被指数阈值滤波中图分类号:文献标志码:文章编号:()收稿日期:基金项目:浙江省基础公益研究计划项目“裂隙岩体结构面三维智能识别与参数精细化解译研究”()浙江省重点研发计划项目“自然灾害防治技术、装备研究和应用示范交通基础设施全生命周期地质灾害预警与防治技术装备研发”().作者简介:管圣功()男浙江淳安人博士绍兴文理学院土木工程学院讲师研究方向:岩体力学与工程、地质灾害与防治、便携智能仪器研发.:.通信作者:伍法权()男湖北公安人博士
3、绍兴文理学院土木工程学院教授俄罗斯自然科学院院士研究方向:岩体力学与工程、地质工程技术创新等.:.引言近年来随着三维数据的获取方式日益丰富得到的三维点云数据也越来越准确信息也越来越丰富.在用三维激光扫描仪或者无人机野外进行岩质坡体扫描时被扫描物体被植被遮挡的情况时有发生.虽然可以进行多次建站 进行不同方位的扫描而得到多组点云数据从而消除部分植被对被扫描物体的影响但这无疑在后续的点云拼接过程中大幅增加了三维数据点的数量.当然直接从原始点云数据中删除植被既能减少后期数据拼接的工作量又能使由于植被的去除导致点数量有小幅度减少因此提高计算机对点云数据的处理效率.植被是存在于地球表层的植物群落的总称是环
4、境重要的不可或缺的影响因子能够反映出一个区域的环境是否正常.在点云数据上对植被进行的深入研究是现在最广泛的研究第 卷 第 期 年 月 绍 兴 文 理 学 院 学 报 内容之一.有学者提出了利用卷积神经网络()对农作物高光谱图像进行分类.他们利用 和迁移学习识别出含有葡萄样本的区域以克服没有标记的数据.这种方法的一个缺点是高光谱相机也将苔藓识别为植被大大降低了点云密度.有学者提出了一种基于参考光谱背景去除()的 新 算法可以通过去除图像背景提取高密度植物区域.还有一种从机载激光扫描点云中提取裸地的算法.点云数据集由激光扫描仪获得并通过滤波算法进行测试将该方法应用到农村地区结果令人满意.然而将该方
5、法应用在崎岖的地形上就会产生错误 比如采矿斜坡.之后 使用 聚类算法与支持向量机()通过每个点周围点云维度的多尺度度量进行分类明确设计了针对复杂自然环境的三维点云分类方法获得了较高的植被识别精度.一种使用归一化()和 图像进行建筑检测的分层方法通过截断 和 来估计初始建筑段利用区域大小和树与建筑之间的空间关系来确定最终建筑从而达到去除植被的目的.有学者提出通过截断均匀度低的区域来消除阴影下的植被.然而这种方法不能解决遮挡问题而且当树木被隔离时效果很好当树木被包围时产生不准确的建筑边界.中国国内点云数据植被的识别系统正在开发中基于点云数据的植被识别及去除的相关研究也在取得新进展.针对山区地形复杂
6、且低矮针叶林茂密的矿区 点云特点提出了一种基于坡度各类信息并相契合凸面拟合的地面滤波算法.该方法采用最小二乘拟合法选取地面种子点进行二维平面拟合并构建地面模型的建立达到去除森林植被的效果.还有基于激光回光强度衰减模型的植被滤波高效的方法建立回光强度时变特性进而得到衰减系数对点云的回光强度进行补偿达到去除植被的目的.针对植被的光谱特征明显不同于其他地物这一特点提出一种航空视觉图像辅助的机载()植被点云分类方法在生成数字变化正射立体影像的基础上利用 均值()聚类对影像进行主成分分析和图像增强将增强后的影像和对应区域的点云数据全面进行整体融合同时通过影像处理结果对机载 植被点云进行分类.针对茂密植被
7、区域点云数据的分布特点提出了以移动窗口和坡度算法为结合的改进的点云数据滤波算法其改进的滤波数学算法对地形变化复杂、较高植被覆盖率、地面激光脚点比少的点云数据有良好的效果.目前根据植被在光谱的可见光和红光区域的差异性在国内外众多专家学者的共同努力之下构建了一系列的植被指数其中在植被滤除中使用最广泛的就是归一化植被指数.本文拟利用点云数据中的 信息作为点云分割的依据对岩质高陡边坡上的植被进行滤除并对滤除结果进行定量评价.算法原理.红绿差异指数.颜色空间 色彩核心模式是工业界的一种颜色标准是采取对红()、绿()、蓝()三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的其他颜色.颜色系统是基于笛
8、卡尔坐标系建立的模型(见图)空间坐标系下的三个轴分别代表 三基色每种基色的数值除以 后可将其归一到所以颜色空间在笛卡尔坐标系上每个坐标轴的最大值为 当三种基色亮度都为 时所显示的颜色为黑色即坐标原点所处的位置当三种基色亮度达到最大为 时混合之后颜色为白色所在区域为止离坐标原点最长距离从黑到白的灰度值分布在原点到离左端点最远的顶点的连线上.任意颜色 都需要通过对三基色的叠加得到运算转换公式如式()所示.因 颜色模型验证极易在硬件上实现是一种面向硬件相关设备的模型的设计甚至也称 绍兴文理学院学报(自然科学)第 卷为机器颜色模型.颜色 ()图 颜色立方体之所以选择 颜色空间作为点云数据分割的依据是因
9、为点云数据中所包含的颜色信息是以 颜色模式进行储存的点云数据包含了很多信息日常工作中最常见的数据信息主要包括().前三个数字代表的是该点的空间坐标信息第四到六位数字代表的是该点在 颜色模型下的信息.在 颜色空间下绿色真实信息聚焦分布在一个部位(见表)最后一位数字表示回波强度.表 颜色对照表颜色英文代码形象描述淡绿色苍白的绿色深海洋绿酸橙绿酸橙色森林绿纯绿深绿色.红绿差异指数及其原理在岩土工程勘察中岩体被各种各样的植被覆盖影响着地质工作者对其岩体结构的判断和对信息的采集干扰岩体表面形状信息的提取.利用植被和岩体对于光谱不同吸收作用来区分植被和岩体在遥感领域广泛使用.由于季节变化和植被健康状况的影
10、响绿色波段的反射率趋势会发生变化单独使用绿色通道的信息的滤波方式并不理想.植被指数()为从复杂的冠层光谱中提取绿色植物的反射结束信号提供了简便快捷的方法.其原理是植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性在近红外波段有很强的反射特性.根据此特性在国内外众多专家学者的共同努力之下构建了一系列的植被指数如:超红指数、归一化植被指数、超绿指数 等(见表).颜色模式下的、为可见光红色、绿色、蓝色通道的值、分别为红色、绿色、蓝色通道的归一化值其计算公式如式().()在环境遥感领域里归一化植被指数 应用广泛并且效果明显.归一化植被指数模型()能反映出植物冠层的背景如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等.目前实
11、验室和野外通用的地面三维激光扫描仪和车载激光扫描仪通过配套软件处理后能输出的信息主要是()不能直接使用归一化植被指数().归一化植被指数是通过非线性拉伸的方式增强近红外光波段的反射值()和红光波段的反射值()的对比度.基于此思路结合植被对绿光吸收率也非常低的特点本文提出一种新的植被指数 红绿差异 指 数().同样使用非线性拉伸的方式增强红光波段反射值()与绿光波段反射值()的对比度来判断该点是否属于植被点其具体计算公式如式()所示.()第 期 管圣功等:基于 信息的地面激光点云滤波算法 表 常见植被指数及计算公式植被指数公式超红指数 .归一化植被指数 超绿指数 超绿超红差分指数 植被提取颜色指
12、数 .植被指数组合 .基于红绿差异指数的滤波算法阈值分割法是一种常见的数据分割方法其主要思想是通过设置不同的阈值对满足阈值条件下的数据进行保留对不满足的数据进行剔除.该方法主要是利用特征间细微的差别来实现目标信息和无效信息的分割.阈值分割法能够快速实现数据分割但主要适用于目标信息和背景信息差别较大的数据对目标信息和背景信息相似性较高、环境较复杂的数据该法很难进行有效分割.设点云数据为()设置目标信息满足的条件区间假定条件区间为对点云数据进行分割后的数据为():()()或()()()其中 代表数据点保留 代表数据点剔除.该算法的流程图如图 所示.基于这一原理提出基于红绿差异指数的滤波算法(见图)
13、.遍历原始点云数据中每一个点与设置的红绿差异指数 阈值进行比较判断剔除不满足阈值的点.理论取值范围为.绿光波段反射值()越高红光波段反射值()越低则红绿差异指数 取值越接近 相反红光波段反射值()越高绿光波段反射值()越低则红绿差异指数 取值越接近.经过测试常见数据中植被筛选一般阈值设置范围在.之间 小于设定阈值的点视为植被点大于设定阈值的点视为岩体点.需要指出该指数对颜色变化敏感建议在设置时精确到小数点后三位.图 阈值分割法流程图图 基于红绿差异指数的滤波算法流程图.精度定量评价.误差分析本文采用一类误差、二类误差 和总体误差 等三个指标对滤波结果进行定量评价其公式如下.()式中:为经人工确
14、认的地面点数量 为经人工确认的非地面点数量 绍兴文理学院学报(自然科学)第 卷 为被过滤的地面点的数量 为错判为地面点的数量.一类误差 为滤除地面点数占地面点总数的百分比可以反映误删地面点的情况取值范围 值越高则地面点误删数越多二类误差 为未滤除的非地面点数占人工确认非地面点总数的百分比反映残留植被点的情况取值范围 值越高则非地面点残留数越多一类误差 和二类误差 反映算法的适用性总体误差 评价滤波结果的整体误差情况反映算法的可行性.网格化评价地表特征保留情况地表特征的保留情况也是评价滤波结果的重要指标之一.现有报道的研究大部分通常对其只进行定性分析本文根据区域范围内岩体起伏的保留情况提出一种网
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