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《PCL點雲庫學習&VS2010(X64)》Part 51 PTDV0.2迭代加密三角網演算法V0.2

《PCL點雲庫學習&VS2010(X64)》Part 51 PTDV0.2迭代加密三角網演算法V0.2

1、利用實際點雲測試初級版本的漸進加密三角網演算法:

1、獲取最低點
2、構建初始三角網
3、更新最低點
4、更新三角網
5、獲取地面點

2、測試效果:

第一組:建築物尺寸40m

原始構網圖:
原始構網圖

原始點雲(左)與地面點雲(右)對比圖:
原始點雲與初步效果圖

其他濾波演算法得到的地面點(左)與該演算法得到的地面點(右)對比圖:
其他濾波演算法得到的地面點(左)與該演算法得到的地面點對比圖:

第二組:建築物尺寸15m

原始構網圖:
原始構網圖:

其他濾波演算法得到的地面點(左)與該演算法得到的地面點(右)對比圖:
其他濾波演算法得到的地面點(左)

第三組:建築物尺寸8m

原始構網圖:
這裡寫圖片描述

其他濾波演算法得到的地面點(左)與該演算法得到的地面點(右)對比圖:
這裡寫圖片描述

第四組:建築物尺寸5m

原始構網圖:
這裡寫圖片描述

其他濾波演算法得到的地面點(左)與該演算法得到的地面點(右)對比圖:
這裡寫圖片描述

這裡寫圖片描述

3、總結:

缺陷:

1、前三個測試中看出建築物尺寸的設定會影響到邊界點的獲取,從而導致邊界點的丟失;
2、第四個測試中可以得到原始資料中的坡度處點雲,但是獲取的地面點雲變稀疏,同時地面點上方懸浮著植被點,也就是誤分點(此處與迭代距離、迭代角度有關);
3、沒有對演算法調整,引數自適應,自動調節,獲取最優地面點。

待改進:

1、構網應考慮到原始點雲的包圍盒資訊,利用受限CDT演算法來構網,會將邊界點包圍進來,不至於丟失大量邊界點。
2、自適應引數調整,可以考慮漸進演算法;
3、針對複雜地形的測試及演算法整體的魯棒性有待提升。

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