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mdInfinity 論文 | 從無(wú)人機(jī) LiDAR 和攝影測(cè)量數(shù)據(jù)中檢測(cè)和剔除離群值

2021-02-08 08:47 性質(zhì)：轉(zhuǎn)載 作者： 鎂科眾思 來(lái)源：Microdrones
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mdInfinity通過(guò)提供高價(jià)值的軟件來(lái)改進(jìn)地理空間數(shù)據(jù)工作流程和提升交付成果的質(zhì)量。這篇題為《基于密度和形態(tài)濾波器的離群值剔除算法》的論文提出了一種由 mdIn...

mdInfinity通過(guò)提供高價(jià)值的軟件來(lái)改進(jìn)地理空間數(shù)據(jù)工作流程和提升交付成果的質(zhì)量。

這篇題為《基于密度和形態(tài)濾波器的離群值剔除算法》的論文提出了一種由 mdInfinity 團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的方法，為無(wú)人機(jī)機(jī)載 LiDAR 和攝影測(cè)量系統(tǒng)采集的3D點(diǎn)云檢測(cè)和剔除離群值。

離群值是指在統(tǒng)計(jì)上與數(shù)據(jù)集的其他元素不一致的值。它們通常是點(diǎn)云分析工具（例如網(wǎng)格劃分算法）產(chǎn)生問(wèn)題的根源，可能導(dǎo)致對(duì)象重建錯(cuò)誤，或者在形狀測(cè)量中產(chǎn)生偏差。在高質(zhì)量的點(diǎn)云中不應(yīng)該出現(xiàn)離群的點(diǎn)。如果采用基于密度的離群值檢測(cè)方法來(lái)處理它們，該算法可能會(huì)將每個(gè)孤立點(diǎn)標(biāo)記為離群值。事實(shí)上，一個(gè)點(diǎn)可能與其局部的相鄰點(diǎn)“隔離”，但仍然是幾何結(jié)構(gòu)（例如電纜、塔架、平面）的一部分。例如，在 LiDAR 測(cè)量數(shù)據(jù)中，對(duì)電纜很可能采樣不足，描述電纜幾何形狀的點(diǎn)往往被有效隔離，但這并不意味著它們與實(shí)際測(cè)量不一致。相反，這些點(diǎn)包含的掃描表面的信息，比周圍有許多點(diǎn)的平坦區(qū)域中的點(diǎn)多得多。mdInfinity 開(kāi)發(fā)了一種基于兩個(gè)指標(biāo)組合的離群值檢測(cè)方法：密度和形態(tài)濾波器。前者由經(jīng)典的局部離群因子方法派生而來(lái)，能夠利用其附近的密度變化來(lái)檢測(cè)孤立點(diǎn)。后者則是一種原創(chuàng)方法，側(cè)重于一個(gè)點(diǎn)與其鄰域所定義的結(jié)構(gòu)之間的形態(tài)一致性。本論文包含以下幾個(gè)部分：

  • 離群值概念和定義

  • 離群值檢測(cè)方法

  • mdInfinity的離群值檢測(cè)方法

  • 基于密度的離群值檢測(cè)

  • 基于形態(tài)的離群值檢測(cè)

  • 兩個(gè)離群分?jǐn)?shù)的合并

  • 離群值檢測(cè)與降噪的結(jié)合

  • 結(jié)論

    • 了解更多如何使用mdInfinity軟件進(jìn)行點(diǎn)云降噪和離群值檢測(cè)的信息，從而減少 3D 點(diǎn)云中不可靠信息的數(shù)量和創(chuàng)建強(qiáng)大的數(shù)據(jù)交付成果。

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