【摘 要】
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目前,以三维激光扫描仪为代表的硬件系统研究相对完善,点云数据的后处理研究还有很大的不足。不论使用何种设备、何种方式采集到的点云数据,都或多或少的存在冗余点。除此之外,点云数据具有栅格性、海量性等特点,采集到的点云数据一般都是吉（GB）级别,甚至太（TB）级别,所以点云数据的存储和处理等操作对计算机硬件提出了很高要求,因此本文针对点云滤波与压缩中的关键技术进行研究并提出相应的改进将很有意义。本文将点
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目前,以三维激光扫描仪为代表的硬件系统研究相对完善,点云数据的后处理研究还有很大的不足。不论使用何种设备、何种方式采集到的点云数据,都或多或少的存在冗余点。除此之外,点云数据具有栅格性、海量性等特点,采集到的点云数据一般都是吉（GB）级别,甚至太（TB）级别,所以点云数据的存储和处理等操作对计算机硬件提出了很高要求,因此本文针对点云滤波与压缩中的关键技术进行研究并提出相应的改进将很有意义。本文将点云滤波方法分为两类,一类是统计滤波、半径滤波、双边滤波等方法;另一类是针对地物的滤波方法。本文针对传统数学形态学方法存在的问题,提出几点改进:1、使用邻近地面点填充空白格网;2、构建三角网确定局部区域地形坡度;3、改进原始激光点云地面高差阈值的设置,通过ISPRS的官方数据集和测试场点云的实验,证明改进方法能有效降低Ⅱ类误差和总误差,可行性较好。压缩方面,本文首先对基于TMC13的点云属性压缩进行实验分析。然后对点云建立八叉树结构并取体素中心点的最近邻点优化了栅格体素压缩算法,通过分析,使用第三章统计滤波得到的table模型时PSNR相比随机采样算法提升约16.36%,比曲率压缩算法提升约16.61%,比均匀网格算法提升约3.19%;使用第三章改进形态学滤波方法得到的地面模型时,PSNR优于随机采样法和均匀网格法。最后本文基于切平面内点与邻域点投影的夹角提取模型边界信息,改进了基于X-Y边界提取的压缩方法,本文使用第三章滤波后的table模型、地面模型和Stanford大学提出的bunny模型进行实验,通过对本文方法和基于X-Y边界提取压缩方法的结果进行三角网格重构,bunny模型形成的三角面个数分别是14287和10175,从而证明本文方法具有较好的适用性并且在同压缩率下能更好的保留边界特征。
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