改进的点云粗差剔除算法：逐次滤波与VB实现

本文档探讨了一种改进的点云数据粗差剔除方法，由刁鑫鹏和吴侃两位作者合作完成，其中刁鑫鹏专注于开采沉陷及三维激光扫描数据处理的研究。在现代工程中，三维激光扫描仪被广泛应用于地形测绘、建筑检测等领域，然而，这些扫描过程中往往会因为各种因素产生大量的非地面点，即所谓的粗差点，这些数据对于后续分析和建模会造成干扰。因此，如何高效准确地剔除这些粗差数据成为关键。 文章针对三维激光扫描数据的特性，对传统的基于网格的粗差剔除技术进行了优化。传统方法可能在处理大规模数据或复杂场景时存在效率低下的问题，因此，作者提出了一个创新的思路，即采用逐次滤波的方式，通过细致地分析每个数据点的关联性和可信度，逐步剔除疑似错误的数据点。这种方法强调了渐进加密（Progressive Encryption）在数据处理中的作用，即在保证精度的同时，逐步提高数据处理的稳定性和效率。 作者选择使用Visual Basic (VB) 编程语言实现这一算法，这表明他们注重实际应用的可行性，考虑到了编程语言的易用性和性能。通过实例分析，作者验证了他们提出的改进方法的有效性和实用性，这意味着新方法在实际应用中能够提供更精确的结果，减少了后期处理的时间和工作量。 本文的关键词包括“点云数据”、“渐进加密”和“粗差剔除”，这突出了文章的核心技术内容。此外，文章还被归类在中图分类号P207下，暗示着其在地理信息技术和数据处理领域的专业性。总体而言，这篇首发论文为处理三维激光扫描数据的质量控制提供了一个创新且实用的解决方案，对于提高测量精度和工程效率具有重要意义。