基于改进形态学滤波器的点云分类算法

最新推荐文章于 2025-06-20 13:37:09 发布
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#算法 #数据 #点云 #形态学滤波

本文介绍了如何使用改进的形态学滤波器对激光点云进行分类，通过开运算分离地面点和地物点。关键步骤包括构造二维数组、插值、滤波窗口计算以及腐蚀和膨胀操作。在PCL库中有相关实现，但可能与原始算法存在差异。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

故事背景和目的：在进行机载LiDAR数据处理的时候，需要将激光雷达采集的点云数据进行分类，分离出地面点云以及地物点云。基于地面点云，再经过一定的处理，可生成DEM（数字高程模型），通过DEM能详细掌握区域内的地形地貌，是目前测绘领域广泛采用的方法。生成DEM的关键是有从原始点云中分类产生的地面点，分类结果对后面的处理至关重要。本文主要介绍基于改进的形态学滤波器方法，分离地面点和地物点的方法。该算法主要思想来自 《A Progressive Morphological Filter for Removing Nonground Measurements From Airborne LIDAR Data》论文，这是2003年发表的一篇比较经典的论文，刊登在  IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING，这是遥感领域级别比较高的杂志，这篇论文的引用率也非常高，在很多后来的论文中都有提到。

          算法的主要思想是基于数学形态学方法，采用开运算（先腐蚀，再膨胀）对点云进行处理，使用渐进的滤波窗口，逐渐对地面点和地物点进行分离。在PCL中，刚好有基于该方法的算法实现，具体请参见【pcl::ProgressiveMorphologicalFilter类】。但是 在PCL中的代码实现好像和原文中的算法不太一样，在此处主要给出该算法涉及到的关键步骤。


算法描述：利用改进的形态学滤波器对激光点云进行分类，分离出地面点和地物点。

输入：pointClouds 原始点云

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基于数学形态学的点云滤波
dayuhaitang1的博客
02-28 3849
文章目录一、引言二、代码实现三、实现效果四、小结 一、引言 基本原理：使用结构元素（通常为滤波的窗口）的窗口模板作为处理单元，利用形态学中的膨胀与腐蚀相组合即可达到滤波的效果。 点云数据中的数学形态学运算其实和二维图像上的运算非常相似，图像上像素有x,y和亮度值，我们往往就是在修改每个像素的亮度值；而点云中的点则是(x,y,z)，以此及彼很容易就可以理解点云中的膨胀其实就是对点的z值进行操作。 简单来讲，点云中的膨胀操作其实就是将点的高度提升为领域内的最高值，腐蚀操作则正好相反，即将点的高度降低为
一种改进的简单形态学滤波器
dayuhaitang1的博客
05-11 1011
文章目录一、原理概述二、实现代码 一、原理概述 该算法总共分为三个阶段: （1）从点云数据创建最小高程曲面。将点云数据投影到xy平面上并划分为网格，之后找到每个网格元素的最低高程(Zmin)值，结合所有的Zmin值到一个2维矩阵，以此就可以创建一个基于最小高程的表面。 （2）将表面分割为地面和非地面网格元素。在该表面上应用形态学开操作。之后使用一个半径为1像素的圆盘形结构元素。计算每个网格元素上最小表面和开操作表面映射之间的斜率。如果差值大于高程阈值，则将网格归类为非地面网格。重复迭代上述过程，在每次迭代
3D点云--滤波算法详解（Filtering）
最新发布
weixin_45590420的博客
06-20 643
摘要：3D点云滤波算法用于去除噪声和冗余数据，同时保留几何特征。本文详解了6种经典算法：1) 统计滤波（基于邻域距离剔除离群点）；2) 半径滤波（按邻域密度过滤）；3) 体素滤波（下采样）；4) 高斯滤波（加权平滑）；5) 双边滤波（结合颜色/法线差异）；6) 直通滤波（坐标裁剪）。每种算法均附原理说明和Python/C++代码实现（基于PCL/Open3D）。对比表显示统计滤波适合激光雷达去噪，体素滤波适合高效下采样。建议根据场景组合使用，并通过可视化工具调参。（150字）
点云数据滤波------数学形态学
06-07
机载点云数学形态学类别。
基于数学形态学的点云滤波实现（基于 Matlab）
m0_47037246的博客
07-12 501
然后对每个种子点进行形态学的膨胀操作，得到一个局部区域，再对局部区域内的所有点进行平均值操作，得到当前种子点处的激光强度值，并记录下该种子点的激光强度值和位置信息。因此，在对点云数据进行后续处理时，一个必要的步骤就是对点云数据进行滤波处理以去除噪声，提高数据质量。因为点云噪声通常会出现孤立点，而这些孤立点周围的邻近点与其差异较大，因此可以通过利用腐蚀操作将孤立点滤去。具体来说，可以绘制出原始点云和经过点云滤波处理之后的点云，比较两者的差异，以及点云数据质量的改善情况。%%% 基于形态学的种子点检测 %%%
基于深度学习方法的点云算法2——PointNet（点云分类分割）
zhazhaqiangdedad的博客
05-30 4113
点云是一种重要的几何数据结构。由于其不规则的格式，大多数研究人员将这些数据转换为规则的三维体素网格或图像集合。然而，这会使数据变得不必要的庞大，并导致问题。本文设计了一种新型的直接以点云为输入的神经网络，它很好地保持了输入点的置换不变性。PointNet为对象分类、分割、场景语义分析等应用程序提供了统一的体系结构。虽然PointNet结构简单，但是非常高效的。从实验上看，它的表现相当出色，甚至优于最先进（state of the art）的水平。理论上，本文提供分析，以解释网络学到了什么，以及为什么网络在输
【2025最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）
热门推荐
点云侠的博客
01-18 61万+
PCL学习目录。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年7月20日。
基于改进形态学滤波的点云分类算法------续
DoubleH的博客
07-18 4526
在前一篇博客中《基于改进形态学滤波器的点云分类算法》中，介绍了论文中利用改进的形态学方法对点云进行分类的步骤，这几天也将该算法在C++中进行了实现，所以今天将实现过程写在本文中。
PCL 点云分割 基于渐进式形态学算法的分割
纵马踏花向自由
11-12 245
本次博客将介绍一种基于渐进式形态学滤波（Progressive Morphological Filter, PMF）的点云分割方法。该方法主要用于分离地面和非地面点云。通过设置窗口大小、坡度、初始高差和最大高差等参数，渐进式形态学滤波逐步调整窗口大小，以识别和提取地面点。适用于处理地形数据，分离地面和非地面结构。
[PCL]点云渐进形态学滤波
weixin_34307464的博客
10-10 2059
PCL支持点云的形态学滤波，四种操作：侵蚀、膨胀、开（先侵蚀后膨胀）、闭（先膨胀后侵蚀） 关于渐进的策略，在初始cell_size_ 的基础上逐渐变大。满足如下公式： $$window\_size =cell\_size *(2*base^{k}+1)$$ $$window\_size =cell\_size *(2*base*(k+1)+1)$$ 1 // Compute the ...
电力系统高比例风电电力系统储能运行及配置分析附Matlab代码.rar
12-26
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于Matlab的点云分类与优化算法
03-26
1.支持地面式（机载）点云的处理，支持彩色点云。点云格式支持（ply）格式。 2.自动提取点云的特征，r,g,b,反射强度，以及Spin图特征。 3.基于机器学习的算法,SVM，RF等算法，后续可集成其他算法。 4.基于条件随机场的点云分类结果优化。 5.主程序为Classify_run.m，包括一个标记真值的样例数据供参考。Classify_PointCloud\data_dhq\dhq_train.ply
【含操作视频】基于pointNet的三维点云目标分类识别matlab仿真,输出混淆矩阵验证识别率
06-23
1.领域：matlab，pointNet的三维点云目标分类识别算法 2.内容：【含操作视频】基于pointNet的三维点云目标分类识别matlab仿真,输出混淆矩阵验证识别率 3.用处：用于pointNet的三维点云目标分类识别算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
点云坡度滤波算法实现
05-23
基于KDtree索引的点云坡度滤波，算法执行效率高，能够很好的完成点云滤波，但是需要人工干预输入相关的阈值信息
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根据网上基于划分法k-means的聚类算法，我做了改进。可以预设一个最大的类数和一个半径，自动划分合适的类。最终将随机三维点云聚类完成后显示为不同颜色。
形态学滤波matlab程序
03-20
自己写的matlab形态学滤波function函数，方便调用，且实用
点云地面滤波--渐进式形态学滤波
xinxiangwangzhi_的博客
10-16 6037
点云渐进式形态学地面滤波
数字图像处理（五）——形态学
朱坚强的博客
12-22 2974
概述 基本思想： 用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，以达到对图像分析和识别的目的 基本运算： 膨胀、腐蚀、开操作、闭操作 数学基础： 集合论 结构元素： 原始图像需要扩充使得结构元素位于原始图像边缘时扩充部分可以涵盖整个结构元素。 二值图像形态学基本操作 一、腐蚀操作 结构元素B全部位于A中对应的位移量z，故会削弱边界 效果： 是一种收缩或细化的操作。 二、膨胀操作 结...
基于MATLAB的PointNet++深度学习网络用于点云数据分类
qq_37934722的博客
09-09 698
在深度学习的发展过程中，PointNet++是一种用于点云数据分类的深度学习网络模型，它在处理无序的点云数据方面表现出色。首先，将点云数据转换为规范的格式，例如将点云数据存储在N×3的矩阵中，其中N是点的数量，每行表示一个点的坐标。通过预处理数据、构建网络模型、训练和评估模型，我们可以实现对点云数据的准确分类。PointNet++网络在处理无序的点云数据方面表现出色，为点云数据的深度学习任务提供了一种强大的解决方案。PointNet++由一系列的模块组成，每个模块负责对输入的点云进行处理和特征提取。
陆地Lidar点云滤波算法分为几大类
05-20
### 陆地LiDAR点云滤波算法的分类 陆地LiDAR点云滤波算法主要可以分为基于形态学的方法、基于统计学习的方法以及基于模型驱动的方法。以下是每种方法的具体描述： #### 基于形态学的方法 这类方法利用点云的空间分布特性，通过定义特定的结构元素对数据进行操作。其核心思想是通过对点云的高度差异或其他几何特征进行分析，从而区分地面点和非地面点。这种方法通常适用于地形较为简单的情况[^1]。 ```python import numpy as np def morphology_filter(points, struct_element_radius=1.0): """ 使用简单的形态学滤波器分离地面点。 参数: points (numpy.ndarray): 输入点云数组，形状为(N, 3)，表示N个三维点。 struct_element_radius (float): 结构元素半径，默认值为1.0米。 返回: ground_points (numpy.ndarray): 过滤后的地面点集合。 """ # 计算邻域内的高度差作为判断依据 distances = np.linalg.norm(points[:, :2], axis=1) height_diffs = np.abs(points[:, 2] - np.mean(points[:, 2])) ground_mask = height_diffs < struct_element_radius return points[ground_mask] # 示例调用 points = np.random.rand(100, 3) * 100 # 随机生成点云 filtered_ground_points = morphology_filter(points) ``` #### 基于统计学习的方法 此类方法依赖机器学习技术，尤其是监督学习或无监督学习算法，训练一个分类器来识别地面点和其他类型的点。常见的算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等。这些方法的优势在于能够适应复杂的地形条件，并且可以通过调整参数提高精度[^1]。 #### 基于模型驱动的方法 该类方法假设存在某种先验知识或者物理规律指导下的数学表达形式用于拟合实际观测到的数据集。例如，在某些情况下可能采用多项式曲面去逼近真实的地表情况；而在其他场景下则可能会考虑更复杂的形式比如分片线性函数等等。此方式往往需要较多计算资源来进行迭代优化过程直到达到收敛状态为止[^2]。 ### 总结 综上所述，不同种类的滤波方案各有优劣之处，具体选择哪一种取决于应用场景的要求以及可用硬件环境等因素的影响。对于大规模户外测量项目而言，结合多种策略可能是更为合理的选择之一。
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