等值线方法提升雷达点云形态学滤波阈值确定效率

本文主要探讨了在雷达点云处理中，形态学滤波算法的重要性和其关键参数阈值的确定方法。形态学滤波作为遥感和激光雷达点云处理的一种常用技术，旨在提高数据的质量，特别是通过有效地分离地面点和地物点，这对后续的地表分析和建模至关重要。滤波阈值的选择对于滤波效果的精确性和效率具有决定性影响，以往的研究中，学者们对此进行了深入探讨。 传统的阈值选择往往依赖于人工经验或者复杂的试验过程，耗时且可能不精确。本文则引入了等值线生成法来确定形态学滤波的阈值。等值线是空间分析中的核心概念，它能够直观展示不同特征值区域的边界，这使得阈值的设置更为直观和快速，有利于找到最适合作用的阈值区间。 作者采用了一种基于渐进形态学滤波的策略，结合等值线生成方法，有效地提升了阈值确定的自动化程度。这种方法通过分析雷达点云数据的特性，自动生成一系列的等值线，这些等值线代表了不同灰度级别的点云密度，从而帮助找到最佳的分割点，即滤波阈值。 为了验证等值线-形态学滤波算法的性能优越性，文章将该方法与渐进型三角网滤波算法进行了对比实验。实验结果显示，新提出的算法在滤波效率和精度上都有显著优势，特别是在处理大规模雷达点云数据时，其自动化和准确性明显优于人工阈值设定的传统方法。 本文通过引入等值线生成技术，革新了形态学滤波关键参数阈值的确定方式，为遥感和激光雷达点云的自动处理提供了一种有效且高效的工具。这种改进不仅节省了时间和人力，还提高了滤波结果的稳定性和准确性，对于实际应用中的数据处理具有重要的理论和实践意义。