点云滤波方法
激光扫描技术的点云滤波与数据处理方法
激光扫描技术的点云滤波与数据处理方法随着科技的不断发展，激光扫描技术逐渐成为了测绘、建筑、制造等领域中不可或缺的工具。
激光扫描通过发送激光束来获取目标物体表面的散射光，并将其转化为点云数据，从而实现对三维空间的精确测量和重构。
然而，在实际的应用过程中，激光扫描技术所得到的点云数据中常常存在一些噪声和无效点，这就需要对点云数据进行滤波和处理，以提高数据质量和准确性。
点云滤波是激光扫描技术中非常重要的一步，其目的是在保留目标物体几何形状和结构的前提下，消除多余的噪声点和无效点。
常用的点云滤波方法包括统计滤波、半径滤波、体素滤波等。
统计滤波是一种基于统计学原理的滤波方法，其核心思想是利用点云数据的统计特性来判断噪声点和有效点。
常用的统计滤波方法有高斯滤波和中值滤波。
高斯滤波通过计算每个点的邻域点的加权平均值来滤除噪声点，而中值滤波则通过将每个点的邻域点排序，然后取中值来消除噪声点。
统计滤波方法适用于小范围的噪声去除，但对于存在大范围噪声的点云数据效果有限。
半径滤波是一种基于点云数据密度的滤波方法，其核心思想是通过计算每个点的邻域点的数量来判断噪声点和有效点。
半径滤波方法根据用户设定的半径参数，对每个点的邻域点进行统计，若邻域点数量小于一定阈值，则判定该点为噪声点。
半径滤波方法能够有效地去除局部密度不均匀的噪声点，但对于尺度变化较大的场景效果可能较差。
体素滤波是一种基于点云数据分割的滤波方法，其核心思想是将点云数据划分为一个个小的体素，通过对每个体素内的点进行统计来判断噪声点和有效点。
体素滤波方法可以有效地滤除大范围的噪声点，但对于细节信息的保留较差。
除了点云滤波之外，激光扫描技术中的点云数据还需要进行数据处理，以提取出目标物体的特征和信息。
常用的点云数据处理方法包括特征提取、曲面重构和点云匹配等。
特征提取是指从点云数据中提取出有意义的特征信息，常用的特征包括表面法向量、曲率、高斯曲率等。
特征提取可以用于目标物体的识别、分割和配准等应用，是点云数据处理中非常重要的一步。
点云滤波原理
点云滤波原理点云滤波是三维点云处理中的重要步骤，用于去除噪声、减少数据量、提高点云质量。
它可以理解为对点云数据进行平滑处理，以便更好地获取目标物体的形状和结构信息。
本文将介绍点云滤波的基本原理和常用方法。
点云滤波的基本原理是通过分析点云数据的特征，将噪声点从有效点云中去除，从而得到更加干净和精确的点云数据。
点云通常由大量的点组成，每个点都包含了三维坐标信息。
然而，在实际采集过程中，由于传感器的误差、环境干扰等原因，点云中会包含大量噪声点，这些噪声点对后续的点云处理和分析造成影响。
为了去除噪声点，点云滤波方法通常可分为两大类：基于空间的滤波和基于特征的滤波。
基于空间的滤波方法主要利用点云中点之间的空间关系进行滤波。
常见的方法包括体素滤波、半径滤波和统计滤波等。
体素滤波将点云空间划分为小立方体，通过统计每个立方体内点的数量来判断是否为噪声点。
半径滤波则是以每个点为中心，在一定半径范围内统计邻近点的数量，若数量小于设定阈值，则判断为噪声点。
统计滤波则是通过计算每个点与邻近点之间的距离，基于统计原理判断是否为噪声点。
另一类是基于特征的滤波方法，这类方法主要通过分析点云中的特征信息来滤除噪声点。
其中最常用的方法是法线滤波和曲率滤波。
法线滤波是根据每个点周围的法线方向来判断是否为噪声点，若法线方向发生明显变化，则判定为噪声点。
曲率滤波则是通过计算每个点的曲率来判断是否为噪声点，曲率较小的点通常为平滑部分，而曲率较大的点则为边缘或角点。
除了以上方法，还有一些高级滤波方法如高斯滤波、形态学滤波和统计学滤波等，这些方法在特定应用场景下具有较好的滤波效果。
需要根据实际需求选择合适的滤波方法，以达到最佳的滤波效果。
总结起来，点云滤波是三维点云处理中的关键步骤，它能够去除噪声、减少数据量、提高点云质量。
通过分析点云数据的特征，点云滤波方法能够将噪声点从有效点云中去除，从而得到更加干净和精确的点云数据。
基于空间的滤波和基于特征的滤波是常用的滤波方法，而高级滤波方法能够在特定场景下提供更好的滤波效果。
点云数据处理中的滤波方法与应用技巧探究
点云数据处理中的滤波方法与应用技巧探究概述：点云数据是一种重要的三维信息获取方式，广泛应用于计算机视觉、机器人导航、地理信息系统等领域。
然而，由于系统噪声、物体表面反射等原因，点云数据中常常包含大量的离群点和噪声，这对于后续的数据处理和分析工作造成了很大的困扰。
因此，滤波方法的应用成为点云数据处理中的一项重要任务。
一、点云数据的滤波方法：1. 统计滤波法统计滤波法是指通过统计点云数据的各项统计特性来实现滤波的方法。
常见的统计滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波是一种最简单的滤波方法，通过计算邻域内点云数据的平均值来滤除噪声，但由于没有考虑点云数据的空间关系，导致滤波结果可能造成边缘模糊。
中值滤波则通过选择邻域内点云数据的中值作为滤波结果，能够有效地消除离群点，但对于密集噪声的处理效果较差。
高斯滤波则通过利用高斯函数来实现滤波，能够有效地保护点云数据的边缘信息。
2. 迭代最近点滤波法迭代最近点滤波法（Iterative Closest Point, ICP）是一种常用的点云数据配准算法，可以被用于滤除点云数据中的噪声。
ICP算法通过不断迭代寻找两个点云间的最优转换矩阵，从而实现点云数据的匹配和配准。
在匹配过程中，ICP算法会将距离较大的点云判定为离群点，从而实现噪声过滤的功能。
3. 自适应滤波法自适应滤波法是一种根据点云数据的属性自动调整滤波半径的滤波方法。
该方法通过分析点云数据的领域属性（如曲率、法线等）来判断每个点的重要程度，并根据重要程度来确定滤波半径大小。
通过自适应滤波法，可以保留点云数据中的细节信息，同时滤除噪声。
二、滤波方法的应用技巧：1. 滤波方法的选择在应用滤波方法时，需要根据实际情况选择适当的滤波方法。
例如，若需要尽量保留点云数据的细节信息，可以使用自适应滤波法；若只需要简单地滤除噪声，均值滤波或中值滤波即可。
2. 滤波参数的调整滤波方法中的参数设置对滤波结果有重要影响。
点云的滤波与分类-概述说明以及解释
点云的滤波与分类-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分是文章的开篇，旨在介绍点云的滤波与分类的主题，并提供背景信息。
在此部分，我们将简要介绍点云的定义和应用领域，并概述点云滤波与分类在计算机视觉和机器学习方面的重要性。
点云是由大量的三维点组成的数据集合，可以被视为真实世界中对象的数字表示。
点云数据广泛应用于计算机视觉、三维建模、机器人感知、自动驾驶等领域。
通过激光扫描或摄影测量等手段，我们可以获取物体表面上的各个点的三维坐标信息，并将其存储为点云数据。
这些点可以呈现出物体的形状、表面细节和空间关系，为后续的分析和处理提供了基础。
然而，由于数据获取过程中存在噪声、不完整数据和离群点等问题，点云数据可能会包含大量的无效信息或错误信息。
为了准确地分析和处理点云数据，我们需要对其进行滤波和分类操作。
点云滤波是指在点云数据中去除噪声、平滑表面、填补缺失等处理过程。
通过滤波，我们可以提高点云数据的质量和准确性，以便后续的分析和应用。
目前，点云滤波的方法和技术有很多种，包括基于统计学的滤波、基于形态学的滤波、基于深度学习的滤波等。
点云分类是指将点云数据按照不同的类别或标签进行分组。
通过点云分类，我们可以实现物体识别、目标检测、场景分析等任务。
点云分类方法包括基于几何特征的分类、基于颜色特征的分类、基于深度学习的分类等。
分类结果可以帮助我们更好地理解和处理点云数据。
本文将重点介绍点云的滤波和分类方法与技术。
我们首先将介绍点云的基本概念，包括点云数据的结构和表示方式。
接着，我们将详细讨论点云滤波的方法与技术，包括各种滤波算法的原理和应用场景。
然后，我们将探讨点云分类的方法与应用，包括几何特征和深度学习在点云分类中的应用。
最后，我们将对本文进行总结，并展望未来点云滤波与分类研究的发展方向。
通过本文的阅读，读者将能够全面了解点云滤波和分类的基本概念、方法和应用，对点云数据的处理和分析有更深入的认识。
同时，我们也希望本文能够促进相关领域的研究和应用，推动点云滤波与分类技术的发展。
ros pcl的滤波算法 -回复
ros pcl的滤波算法-回复ROS（Robotic Operating System）是一个用于机器人开发的开源框架，提供了一系列丰富的软件库和工具，用于实现机器人的感知、控制、仿真和通信等功能。
而PCL（Point Cloud Library）是ROS中用于处理点云数据的强大且广泛使用的库。
PCL中包含了许多滤波算法，用于对点云数据进行降噪、平滑和下采样等处理。
本文将详细介绍PCL中的一些常用滤波算法。
1. 点云滤波背景介绍点云数据是三维空间中一系列离散的点的集合，这些点通常用于表示物体的形状和表面。
在进行机器人感知或三维重构时，点云数据往往包含大量的噪声和冗余信息，因此需要对其进行滤波处理。
滤波算法的目标是在保留重要信息的同时，去除噪声和冗余点，从而提高点云数据的质量和准确性。
2. PCL中的滤波算法PCL中提供了多种滤波算法，具体包括：直通滤波、离群点移除、统计滤波、高斯滤波、平滑滤波、体素网格滤波等。
下面将逐一介绍这些算法的原理和使用方法。
2.1 直通滤波（PassThrough Filter）直通滤波是一种常用的基础滤波算法，它通过设置截断范围（即过滤阈值）来剔除位于指定范围之外的点。
直通滤波器首先获取点云数据中某个轴的最小和最大值，然后将处于指定范围之外的点去除。
这一算法常用于移除掉落在机器人传感器盲区之外的点，或者是移除点云数据中的地面或天空等不感兴趣的区域。
使用StraightThrough filter的示例代码如下：pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass;pass.setInputCloud(cloud);pass.setFilterFieldName("z");pass.setFilterLimits(0.0, 1.0);pass.filter(*filtered_cloud);以上代码将输入点云数据设置为"cloud"，并使用“z”轴作为过滤字段。
点云数据滤波方法综述
点云数据滤波方法综述摘要:本文介绍了点云滤波的基本原理,对异常点检测问题的特点、分类及应用领域进行了阐述,同时对异常点检测的各种算法进行了分类研究与深入分析,最后指出异常点检测今后的研究方向。
关键词:点云滤波离群点1 网格滤波问题目前网格的光顺算法已经得到广泛研究。
网格曲面光顺算法中最经典的算法是基于拉普拉斯算子的方法[1]。
通过求取网格曲面的拉普拉斯算子,并且对网格曲面迭代使用拉普拉斯算法,可以得到平滑的网格曲面。
这种算法的本质是求取网格曲面上某点及其临近点的中心点,将该中心点作为原顶点的新位置。
Jones等根据各顶点的邻域点来预测新顶点位置,该方法的优点是不需要进行迭代计算。
但是上述两种方法的缺点是经过平滑处理后,得到的网格模型会比原来的网格模型体积变小,并且新的模型会出现过平滑问题,也就是原有的尖锐的特征会消失。
为了克服这两个问题,Wu等提出一种基于梯度场的平滑方法,该方法区别于前述的基于法向或顶点的平滑方法,而是通过求解泊松方程来得到平滑的网格曲面。
等提出一种保持原有特征的网格曲面滤波算法,这种滤波方法的目的在于提高滤波后模型的可信度;Fan等提出一种鲁棒的保特征网格曲面滤波算法,这种算法基于以下原则:一个带有噪声的网格曲面对应的本原的曲面应该是分片光滑的,而尖锐特征往往在于多个光滑曲面交界处[2]。
2 点云滤波问题以上网格曲面光顺算法都需要建立一个局部的邻域结构,而点云模型中的各个点本身缺乏连接信息,因此已有的网格光顺算法不能简单的推广到点云模型上来,如果仅仅简单地通过最近邻等方式在点云数据中引入点与点之间的连接关系,那么取得的光顺效果很差。
所以,相对于网格模型来说,对点云模型进行滤波光顺比较困难,而且现有针对点云模型的滤波算法也较少。
逆向工程中广泛采用的非接触式测量仪为基于激光光源的测量仪。
其优点在于能够一次性采集大批量的点云数据,方便实现对软质和超薄物体表面形状的测量,真正实现“零接触力测量”。
ros点云的预处理方法
ros点云的预处理方法在机器人操作系统（ROS）中，点云数据是一种重要的传感器输入，广泛应用于机器人的环境感知、三维重建等领域。
然而，原始点云数据往往存在噪声、缺失和不均匀分布等问题，这些因素会影响后续处理的精度和效率。
因此，对点云进行预处理至关重要。
本文将详细介绍几种常见的ROS点云预处理方法。
一、滤波去噪滤波去噪是点云预处理的基础步骤，旨在去除原始点云数据中的噪声和异常点。
以下为几种常用的滤波方法：1.高斯滤波：对点云进行高斯滤波，可以平滑噪声，但可能会模糊边缘信息。
2.中值滤波：中值滤波对异常值有很好的抑制作用，适用于去除椒盐噪声。
3.双边滤波：双边滤波可以在去除噪声的同时保持边缘信息，是一种较为常用的滤波方法。
4.Voxel Grid滤波：将点云划分为体素网格，对每个体素内的点进行平均处理，可以降低数据量，提高处理速度。
二、点云补全由于传感器限制和遮挡等原因，原始点云数据往往存在缺失。
点云补全方法可以填补这些缺失，提高数据质量。
1.稀疏重建：利用稀疏重建方法（如ICP算法）对缺失区域进行补全。
2.基于深度学习的点云补全：利用深度学习方法（如PointNet、PointNet++等）对缺失区域进行预测和补全。
三、点云降采样点云数据量通常较大，为了提高处理速度和减少计算量，可以采用降采样方法。
1.最远点采样：选择距离最近的点作为采样点，可以保持点云的几何特征。
2.随机采样：随机选择一定比例的点作为采样点，简单易实现，但可能丢失部分几何信息。
四、点云配准点云配准是将多个点云合并为一个完整点云的过程，可以扩大点云覆盖范围，提高场景理解能力。
1.ICP算法：迭代最近点算法，通过迭代计算两个点云之间的变换矩阵，实现点云配准。
2.基于特征的点云配准：提取点云特征（如点、线、面等），利用特征匹配实现点云配准。
总结：通过对ROS点云进行预处理，可以有效地提高数据质量，为后续处理提供可靠的基础。
点云数据处理方法
点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。
点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。
随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展，点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。
PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能。
1. 点云滤波（数据预处理）点云滤波，顾名思义，就是滤掉噪声。
原始采集的点云数据往往包含大量散列点、孤立点点云滤波的主要方法有：双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致滤波、VoxelGrid滤波等，这些算法都被封装在了PCL点云库中。
2. 点云关键点我们都知道在二维图像上，有Harris、SIFT、SURF、KAZE这样的关键点提取算法，这种特征点的思想可以推广到三维空间。
从技术上来说，关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量减小很多，与局部特征描述子结合在一起，组成关键点描述子常用来形成原始数据的表示，而且不失代表性和描述性，从而加快了后续的识别，追踪等对数据的处理了速度，故而，关键点技术成为在2D和3D 信息处理中非常关键的技术。
常见的三维点云关键点提取算法有：ISS3D、Harris3D、NARF、SIFT3D，其中NARF算法是用的比较多的。
3. 特征和特征描述如果要对一个三维点云进行描述，光有点云的位置是不够的，常常需要计算一些额外的参数，比如法线方向、曲率、纹理特征等等。
如同图像的特征一样，我们需要使用类似的方式来描述三维点云的特征。
常用的特征描述算法有：法线和曲率计算、特征值分析、PFH、FPFH、3D Shape Context、Spin Image等。
PFH：点特征直方图描述子，FPFH：跨苏点特征直方图描述子，FPFH是PFH 的简化形式。
4. 点云配准点云配准的概念也可以类比于二维图像中的配准，只不过二维图像配准获取得到的是x，y，alpha，beta等仿射变化参数，三维点云配准可以模拟三维点云的移动和旋转，也就是会获得一个旋转矩阵和一个平移向量，通常表达为一个4×3的矩阵，其中3×3是旋转矩阵，1*3是平移向量。
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点云滤波方法-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1激光雷达点云数据滤波算法综述滤波对象及目的：通过机载激光雷达快速获取高精度三维地理数据，对它所获取的点云数据的滤波过程就是将LIDAR点云数据中的地面点和非地面点分离的过程。
滤波方法：对数学形态学的滤波算法、基于坡度的滤波法、基于ＴＩＮ的LIDAR点云过滤算法、基于伪扫描线的滤波算法、基于多分辨率方向预测的LIDAR点云滤波方法。
（一）LIDAR数据形态学滤波算法：（1）离散点云腐蚀处理。
遍历LIDAR点云数据，以任意一点为中心开ｗ×ｗ大小的窗口，比较窗口内各点的高程，取窗口内最小高程值为腐蚀后的高程（2）离散点膨胀处理。
再次遍历LIDAR点云数据，对经过腐蚀后的数据用同样大小的结构窗口做膨胀。
即以任意一点为中心开ｗ×ｗ大小的窗口，此时，用腐蚀后的高程值代替原始高程值，比较窗口内各点的高程，取窗口内最大高程值为膨胀后的高程（3）地面点提取。
设Z p是p点的原始高程，ｔ为阈值，在每点膨胀操作结束时，对该点是否是地面点作出判断。
如果ｐ点膨胀后的高程值和其原始高程值Z p之差的绝对值小于或等于阈值ｔ，则认为ｐ点为地面点，否则为非地面点该算法有两种滤波方式：一种是按离散点进行滤波，一种是按格网滤波。
（1）按离散点滤波：是对每个激光点进行腐蚀和膨胀操作各一次，结构窗口内数据的选取按距离来量度。
（2）按格网滤波：指将每个格网看成一个“像素”，按照数字图像处理中取邻域的方法来开取结构窗口。
腐蚀时，格网的“像素值”即为ｗ×ｗ邻域所包含格网的最小高程值；膨胀时，格网的“像素值”即为ｗ×ｗ邻域所包含格网的最大高程值。
优缺点：总体上，数学形态学算法存在的主要问题是坡度阈值的人工选取和细节地形的方块效应。
如果阈值设定太大，可能保留一些低矮的地物目标，设定太小，则可能削平地形特征。
现在各种阈值的选取一般根据研究者的经验设定，或者根据地形特征设定的，没有考虑全局的特征因素，不具有普适性。
解决这些问题的方法是根据地形的起伏大小和高程变化自适应的进行滤波窗口调整。
但此方法在大范围地区及地形变化强烈山区的有效性还有待进一步研究。
实际应用：从应用上，Lindenberger将数字形态学方法引人到机载激光雷达数据滤波中，首先采用水平结构单元对机载激光测高数据进行开运算，过滤剖面式激光扫描数据，然后利用自回归过程改善了开运算结果。
（二）基于坡度变化的滤波算法滤波基本思想：基于坡度变化的滤波算法是根据地形坡度变化确定最优滤波函数，对于给定的高差值，随着两点间距离的减小，高程值大的激光脚点属于地面点的可能性就越小。
原理：假设Ａ 为原始数据集，ＤＥＭ 为地面点集，ｄ 是点间距离，那么满足下列滤波函数的点就是ＤＥＭ 的元素。
()()max {|:,}i j i i p p i j DEM P A P A h h h d p p =∈∀∈-≤∆ （1） 如果对于给定点Ｐｉ，找不到临近点Ｐｊ使它们满足关系式（２），那么Ｐｉ 划分为地面点。
max (())i j p p i j h h h d p p ->∆- （2）该滤波方法主要是通过比较两点间的高差值的大小，来判断拒绝还是接收所选择的点。
两点间高差的阀值定义为两点间距离的函数Δｈｍａｘ（ｄ）即所谓的滤波核函数。
通常该函数是非递减函数，确定该函数的方法主要有合成函数，假设地形坡度不超过ａ％，且观测值没有误差，则滤波函数定义为：max ()h d ad ∆= （３）通常观测值是有误差的，所以再增加一个置信区间，并假定允许的具有标准偏差的地面点被拒绝，滤波函数就为：max ()h d ad ∆=+ （4）在绝大多数情况下，很难用一些参数指定具体的滤波函数，因而需要根据具体的地形训练数据子集推求同地形变化特性相符的滤波核函数。
这需要选择一个合适的区域作为训练数据子集用这些数据点推求max ()h d ∆优缺点：基于坡度的滤波算法具有计算简单、适应性强等特点，但是需要预先知道地形坡度和确定所开窗口的大小，所选点必须同其它所有点进行比较，以确定该点是否为地面点，也需要在整个数据集中，对每一个点进行坡度计算，这样势必造成计算量的增大，速度变慢。
同时，高差阀值的选择是整个算法的关键，这些过滤阀值的设置取决于测区的实际地形状况，对于平坦地区，丘陵地区和山区，应该根据不同坡度设置不同的过滤参数值。
而上述方法仅根据坡度设置统一的阈值，很可能会滤掉一些真实的地形信息，造成分类误差。
要克服这些缺点可以把分块处理的思想引入，将原始点云数据按地形统计特性进行分块，然后每一个分块再按照基于坡度变化的滤波算法进行处理得到各块数据地面点集，最后根据重叠区域特征点将各块拼接，得到完整地面点集。
这样不同的分块就得到不同的过滤阈值，避免了阈值的单一性，减少了分类误差。
Ｖｏｓｓｅｌｍａｎ使用Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网组织数据，根据坡度过滤地物点的方法，通过计算该点与邻域内所有点的坡度值，如果最大坡度值在阈值内，则该点分类为地面点。
Ｓｉｔｈｏｌｅ在Ｖｏｓｓｅｌｍａｎ的基础之上修改了该算法，采用变化的斜率阈值来提取地面点以适应陡坡地形的算法，不同的地区使用不同的坡度阈值来得到更好的分类结果。
(三) 基于ＴＩＮ的过滤算法滤波原理：利用ＴＩＮ 模型中的地物临近点云高程突变关系，研究利用高差临界值条件和满足该条件的临近点数量等参数来过滤地物点。
算法：pt_cloud为非空点云，并依据区域地形、建筑物、植被等分布及高程变化情况给定高差（threshold_h）和临近点数量（threshold_vn）两个域值条件，并定义Filtered和Unfiltered两个数组分别记录被过滤点和未被过滤点。
构建pt_cloud的Delauney三角网，则点云过滤算法的描述如下：TIN_Filtering(Pt_Cloud,Threshold_h,Threshold_vn,Filtered,UnFiltered)如果Pt_Cloud为空，则结束；初始化Vicinity数组（邻近点集合），vn（邻近点数）和h（高差值）等参数；取出Pt_Cloud的第一个点，记为obj_pt（目标点）；在Delauney三角网中检索obj_pt所有邻近点，并将邻近点逐个加入到Vicinity 数组；取出Vicinity的第一个点，记为v_pt（邻近点）；计算obj_pt与v_pt的高差值并赋给ｈ；如果ｈ≥Threshold_h，，则vn++；如果Vicinity非空，则返回循环；如果vn≥Threshold_vn，则把obj_pt加入到Filtered，否则，obj_pt加入到UnFiltered；当进行多次（Method）循环逐步过滤点云时，算法描述如下：TIN_Method_Filtering(Pt_Cloud,Threshold_h,Threshold_vn,Method,Filtered,UnFilter ed)如果Method<1，则结束；置空Unfiltered;构建Pt_Cloud 的二维Delauney三角网；TIN_Filtering(Pt_Cloud,Threshold_h,Threshold_vn,Filtered,UnFiltered)Pt_Cloud= UnFiltered；Method；优缺点：基于不规则三角网（ＴＩＮ）的方法，是基于二维邻域搜索的方法，其计算量和算法复杂度相对较大。
一般而言，由于高大建筑物和植被与其邻近地面点之间形成明显的高程突变，所以对高程突变地物，算法的过滤效果较好，但在过滤灌丛或低矮的地面物体时，产生过大误差。
（四）基于伪扫描线的滤波算法伪扫描线：指将水平面上二维离散分布的激光点重新组织成一维线状连续分布点序列的一种数据结构。
基本思想：两点之间的高度差是由自然地形的起伏和地物的高度共同引起的。
若两个邻近点之间的高度差越大，那么这个高度差是由自然地形引起的可能性就越小，更为可能的是较高点位于地物上而较低点位于地面上。
原理：假设有两个邻近的激光脚点和，是地面点，是它的邻近点。
如果它们的高度值和满足条件：其中是高差的容差，ｄ是他们之间的水平距离那么就认为也是地面点，否则就认为是非地面点。
优缺点：优点：（1）把二维滤波问题简化为一维滤波问题，算法构造简单，有效地减少了滤波的计算量并且保证了准确性，同时该算法只需两个滤波参数，较容易实现自动化。
（2）总能保证每个滤波窗口中都包含有地面点，能得到比较小的一类误差和总的误差，准确地提取出地形点；（3）在平坦地区，伪扫描线滤波效果非常好，在地形比较陡峭地区，它的误差也控制在较小范围内；缺点：（1）由于局部邻域二维滤波器大多假设邻域内高程最低点为地面点，当地面点较少的时候，这类滤波方法往往失效；（2）在陡峭的斜坡和高程变化比较剧烈的区域或过滤大型物体时，为了获得可靠的结果，通常要减小高程的域值和滤波窗口的大小；在城市区域，为了全部滤除大型建筑物，则要适当增大滤波窗口，使滤波窗口的大小不小于建筑物的最大尺寸。
目前，这两个参数的选取还不能做到完全的自动化，该方法还有待进一步改进。
（五）基于多分辨率方向预测的滤波方法方向预测法的思想：对于某一距离范围，若当前点与所有方向预测值的差值均大于该距离条件下的最大高差限差，则该点为地物点，否则为地面点。
原理:在局部邻域中，利用方向预测法对格网数据集进行平滑处理。
如对于某一格网C(I,j)，局部邻域大小取，C(I,j) 邻域方向的示意图如图１所示。
若当前格网C(I,j) 与所有方向预测值之差都小于阈值，则格网值取格网中所有点的高程平均II III IVI C(I,j)IIV III II优缺点:基于多分辨率方向预测的点云滤波算法可以实现复杂尺寸的地物目标的剔除处理，由于数据集在数据量上的减少，地面点提取的效率有很大提高，这种优势在处理密集的ＬＩＤＡＲ点云时会体现得更明显。
对于附属在斜坡上的建筑物会出现地物滤除不完全的情况，需要结合航片等辅助数据源来提高滤波精度。
多分辨率平滑处理可以得到格网数据集，但格网之间存在缝隙，降低了精度，需要利用点云数据和格网数据集进一步做点云滤波处理。
（六）基于小波分层原理的机载激光雷达数据滤波基本思想：对原始信号建立数据金字塔，从而获得不同尺度上的信号描述。
在最大尺度的信号描述（即金字塔的顶层）中获取最初的兴趣域，然后把这个粗略的兴趣域传到下一层中作为当前层兴趣域的初始值，从而减少计算的时间，提高处理结果的精度。
方法步骤：（1）用特定大小的窗口分割原始数据，然后在每个窗口中选择一个高程最低的点，组成一个新的数据描述。
对这些地面点进行组网，从而形成一个粗略的地形表面；（2）利用这个粗略的地形表面作为参考面，在下一层进行滤波，获取更多的地面点。