【技术实现步骤摘要】
一种结合轴角变换的布料模拟滤波算法的改进方法
[0001]本专利技术属于图像处理
，尤其是涉及一种结合轴角变换的布料模拟滤波算法的改进方法。
技术介绍
[0002]随着无人机技术的发展，无人机低空摄影测量凭借其机动性高、工作效率高效、作业成本低、空间分辨率高、时效性好等特点，不管是在城市、森林、河道、山地等地形区域，无人机低空摄影测量都已成为获取高精度数字高程模型(Digital Elevation Modal,DEM)的不二之选。通过无人机机载激光雷达(Light Detection and Ranging，LiDAR)技术采集到不同复杂地形的点云，促进了三维模型和智能地图的进步，并以惊人地速度应用于生产生活的各领域中，涉及到水利规划、国土管理、文物保护、海洋管理、智慧城市、无人驾驶等领域。
[0003]机载激光LiDAR技术已广泛应用于各个领域，也同时被称为最具有前景的地理信息数据获取采集方式。LiDAR点云数据处理研究中，点云滤波是关键的一步，准确的滤波结果对后续处理如数字高程模型生成的准确性及精度至关重...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种结合轴角变换的布料模拟滤波算法的改进方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：确定实验区域的空间范围，获取无人机高分辨率正射影像数据和海岸带点云数据，对采集的影像使用制图软件进行图像拼接，获取数字正射影像(DOM)图，和点云数据；S2：将S1中数字正射影像(DOM)图像进行预处理，并得到相应的图像点云；对点云数据进行拼接，得到完整点云；S3：将S2中得到点云进行去噪处理，通过坡度信息提取对不同坡度区域进行分块处理，并对分块后的各区域进行坡度信息提取；S4：根据S3中得到的坡度信息，通过正交变换公式，根据得到的水平旋转分量与垂直旋转分量进行轴角变换，进而达到旋转的目的；S5：根据S4中得到的旋转后的点云结果，通过使用布料模拟滤波算法以实现点云滤波；S6：根据S5中得到的滤波结果，通过比较滤波前后Ⅰ类误差、Ⅱ类误差，总误差和数字高程模型(DEM)对滤波结果进行精度评定，生成更为精细化的数字高程模型(DEM)。2.根据权利要求1所述的一种结合轴角变换的布料模拟滤波算法的改进方法，其特征在于，所述的步骤S1包括以下步骤：步骤1
‑
1，数据集使用无人机搭载2048万像素镜头进行采集，共设置飞行航线7条，飞行高度100m，航向重叠度80％，旁向重叠度70％，拍摄照片200张；步骤1
‑
2，地面三维激光扫描与无人机航摄同步进行，共布设25个测站，两个相邻测站之间的点云有足够的重叠，每个测站的扫描时间约为4分钟，整个测量共耗时120分钟。3.根据权利要求1所述的一种结合轴角变换的布料模拟滤波算法的改进方法，其特征在于，所述的步骤S2包括以下步骤：步骤2
‑
1，对步骤1中数字正射影像图像转换为灰度图，并对其像素值重新赋值为0
‑
6，裁剪为像素大小为684
×
456的图片；步骤2
‑
2，数据集增广，使用Python程序进行旋转、平移、缩放等操作；步骤2
‑
3，将图片制作成PASCAL VOC格式的数据集(如图2所示)并划分为训练集、验证集、测试集。4.根据权利要求1所述的一种结合轴角变换的布料模拟滤波算法的改进方法，其特征在于，所述的步骤S3包括以下步骤：通过对S2中得到的点云进行高程信息提取，将地形数据根据坡度值的范围进行分类分块。5.根据权利要求1所述的一种结合轴角变换的布料模拟滤波算法的改进方法，其特征在于，所述的步骤S4包括以下步骤：步骤4
‑
1，旋转分解。将v分解为平行于旋转轴，以及垂直于旋转轴的两个分量v
||
和v
⊥
，二者关系为：v＝v
||
+v
⊥
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)分别旋转两个分向量并将结果相加可以获得旋转后的向量，二者关系为：v'＝v'
||
+v'
⊥
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)步骤4
‑
2，计算平行量与垂直量。平行量的旋转，前后不变v
||
其实就是v在k上的正交投影，根据正交投影的公式，我们可以得出：v
||
＝(v
·
k)k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
其中(v
·
k)等价于将v向量在k向量上的投影(|v|*|k|*cosθ)，k是一个长度为1的旋转轴；垂直量v
⊥
正交于k，这个旋转可以看做是平面内的一个旋转。因为旋转不改变v
⊥
的长度，所以路径是一个圆。由于在这个平面上我们只有一个向量v
⊥
，用它来表示一个旋转是不够的，我们还需要构造一个同时正交于k和v
⊥
的向量w，这个可以通过叉乘来获得，再将v'
⊥
投影到w和v
⊥
上，将其分解可以得v'
【专利技术属性】
技术研发人员：张凯选，初柏霖，李守军，杨婷婷，
申请(专利权)人：辽宁工程技术大学，
类型：发明
国别省市：
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