PCL学习:基于形态学滤波的地面分割

本文介绍了如何利用形态学滤波对航空测量中的LIDAR点云进行地面分割。内容包括航空测量与点云的关系、三维形态学算子的原理及应用,以及线性补偿算法在处理地面特征如建筑物和土包时的作用。通过示例展示了分割效果。

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

参考:

http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/progressive_morphological_filtering.php#progressive-morphological-filtering

https://www.cnblogs.com/ironstark/p/5017428.html

1.航空测量与点云的形态学

  航空测量是对地形地貌进行测量的一种高效手段。生成地形三维形貌一直是地球学,测量学的研究重点。但对于城市,森林,等独特地形来说,航空测量会受到影响。因为土地表面的树,地面上的房子都认为的改变了地貌,可以认为是地貌上的噪声点。设计一种有效的手段去除地面噪声对地形测量的影响显得非常重要。这种工作可以认为是一种特殊的点云分割,一般情况下点云分割的目标是去除地面,而这种方法需要在不使用地面平整假设的前提下获得地面。

  形态学是图像处理中非常重要的概念,对二值图像而言,可

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