VG-DBSCAN算法提升城市散乱点云去噪与帧间匹配性能

本文主要探讨了一种针对城市环境中大规模散乱三维激光雷达（LiDAR）点云数据的去噪算法，其核心是基于改进的VG-DBSCAN算法。传统DBSCAN算法在处理密度不均、离群噪声多的LiDAR点云数据时可能会面临挑战，尤其是对于大规模点云的处理效率和精度。为此，研究者提出了一种创新方法，通过将三维点云划分为体素栅格，将数据空间的邻域搜索范围大大缩小，从而加速聚类过程。 改进后的VG-DBSCAN算法首先对原始点云进行网格划分，这使得算法能够有效地识别出点云中的不同区域，包括目标点云和离群噪声区域。通过这种方法，算法能够快速识别各个聚类，将离群点从正常点云结构中分离出来，实现离群点的剔除。这一过程不仅保持了点云的三维几何特性，还显著降低了点云数据的规模，提高了后续处理的效率。 实验结果显示，这种新型算法具有实时处理能力，能有效去除离群噪声，提高帧间匹配的精度。具体来说，与未去噪处理相比，去噪后帧间匹配的精确度提升了2倍，而匹配时间仅需去噪前的三分之一。这表明，该算法不仅在精度上有所提升，而且在处理速度上也有了显著改善，对于大规模城市环境下的LiDAR点云分析有着重要的实际应用价值。 关键词包括遥感、激光雷达、点云去噪以及密度聚类，这些都体现了论文的核心关注点和技术路线。这篇文章为城市环境中复杂LiDAR数据的高效处理提供了一种新的解决方案，对于提高三维空间数据的分析质量和效率具有重要意义。