点云滤波方法
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,UnFiltered)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值，否则以最小方向预测值作为当前格网值。
II III IV
I C(I,j) I
IV III II
图1 C(I,j)邻域方向示意图
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。必须保证每一个分割窗口中至少有一地面点，它需要分割窗口足够大；
（3）采用比目标区域内最大的建筑面积稍微大一点的窗口作为最上面一层数据描述的尺度。以目标区域内最小的人造建筑的面积为第一层数据描述的窗口尺度；
（4）金字塔的层数可以用下面的公式来描述：
为最上层数据描述的窗口尺度；ｋ为第一层数据描述的窗口尺度；ｎ为金字塔的层数;
描述点与参考面的相对关系最简单的尺度就是高程差异，当高程差异大于某个阈值时，就认为该点不属于地面点；而当高程差异小于某个阈值时，就认为该点属于地面点.
优缺点：小波分层滤波算法要先进行分层，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，从而减少了计算的时间，提高处理结果的精度，但是每一层的判断结果受到了上一层的影响，如果上一层次的处理出现了错误，这种错误会导致下一层次的数据点类型判断出现错误。另外分割窗口的尺度选择也很重要，最上面一层数据描述的尺度要选择比目标区域内最大的建筑面积稍微大一点的尺度，第一层数据描述的窗口尺度要选择目标区域内最小的人造建筑的面积的大小。还有小波分层滤波算法还需要在数据初值选择和判别规则方面考虑更加细致，剔除数据中的粗差。
改变图像质量的几种滤波方法比较
1 改变图像质量的几种滤波方法比较 一、概述 滤波是图像处理重要技术之一，是提高图像质量的主要手段。对输入的图像实现直方图均衡化；设计完成同态滤波器，并用之改善图象质量；对某图像加入不同类型﹑不同强度的噪声（周期﹑椒盐噪声），并分别用空间域和频率域的方法抑制噪声。 二、图像处理过程 1.直方图均衡化 输入一幅图片，统计原图直方图数组，用一个数组hf 记录hf(i)；i 从0到255，令pa(i)=pa(i-1)+hf(i)，其中hf(i)为灰度值为i 的像素点占总像素点的概率；一个数组F 记录新的索引值，即令F(i,j)= (pa(f(i,j)+1))*255；依次循环每一个像素，取原图的像素值作为数组F 的下标值，取该下标对应的数组值为均衡化之后的像素值。结果显示原图图像、原图直方图，均衡化后的图像和直方图，并用于对比。 其中图像中灰度级出现的概率近似为： ()n n r p k k r =，k=0,1,2,…,L -1。而变换函数为：00()(),0,1,2,,1 k k j k k r j j j n s T r p r k L n ======-∑∑ 2.巴特沃斯同态滤波器： 图像f(x,y)是由光源照度场(入射分量)fi(x,y)和场景中物体反射光(反射分量)的反射场fr(x,y)两部分乘积产生，关系式为： f(x,y)=fi(x,y)*fr(x,y); fi(x,y)的性质取决于照射源，fr(x,y)取决于成像物体的特性。一般情况下,照度场f i ( x , y) 的变化缓慢,在频谱上其能量集中于低频;而反射场f r ( x , y) 包含了所需要的图像细节信息,它在空间的变化较快,其能量集中于高频. 这样就可以根据照度—反射模型将图像理解为高频分量与低频分量乘积的结果。由于两个函数乘积的傅立叶变换是不可分的，故不能直接对照度和反射的频率部分分别进行操作。
融合点、对象、关键点等3种基元的点云滤波方法
一２０１６年１１月A c t aG e o d a e t i c ae tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a N o v e m b e r,２０１６一一第４５卷一第１１期测一绘一学一报V o l．４５,N o．１１引文格式:林祥国,张继贤,宁晓刚,等．融合点二对象二关键点等３种基元的点云滤波方法[J]．测绘学报,２０１６,４５(１１):１３０８Ｇ１３１７．D O I:１０．１１９４７/j．A G C S．２０１６．２０１６０３７２． L I N X i a n g g u o,Z HA N GJ i x i a n,N I N G X i a o g a n g,e ta l．F i l t e r i n g o fP o i n tC l o u d sU s i n g F u s i o no fT h r e eT y p e so fP r i m i t i v e s I n c l u d i n g P o i n t s,O b j e c t sa n d K e y P o i n t s[J]．A c t aG e o d a e t i c ae tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a,２０１６,４５(１１):１３０８Ｇ１３１７．D O I:１０． １１９４７/j．A G C S．２０１６．２０１６０３７２． 融合点二对象二关键点等３种基元的点云滤波方法 林祥国,张继贤,宁晓刚,段敏燕,臧一艺 中国测绘科学研究院,北京１００８３０ F i l t e r i n g o fP o i n tC l o u d sU s i n g F u s i o no fT h r e eT y p e so fP r i m i t i v e s I n c l u d i n g P o i n t s,O b j e c t sa n dK e y P o i n t s L I NX i a n g g u o,Z H A N GJ i x i a n,N I N GX i a o g a n g,D U A N M i n y a n,Z A N GY i C h i n e s eA c a d e m y o f S u r v e y i n g a n dM a p p i n g,B e i j i n g１００８３０,C h i n a A b s t r a c t:P r i m i t i v e,b e i n g t h eb a s i c p r o c e s s i n g u n i t,i s o n eo f t h e k e y f a c t o r s t od e t e r m i n e t h ea c c u r a c y a n de f f i c i e n c y o f p o i n t c l o u d f i l t e r i n g．T r i a n g u l a r i r r e g u l a r n e t w o r k(T I N)p r o g r e s s i v ed e n s i f i c a t i o n(T P D) a n do b j e c tＧb a s e dT I N p r o g r e s s i v ed e n s i f i c a t i o n(O T P D)a r et w oe x i s t i n g f i l t e r i n g m e t h o d s,b u ts i n g l e p r i m i t i v e i s e m p l o y e db y t h e m．Am u l t i p l eＧp r i m i t i v e sＧb a s e dT I N p r o g r e s s i v ed e n s i f i c a t i o n(M P T P D)f i l t e r i n g m e t h o d i s p r o p o s e d．I t i s c o m p o s e do f t h r e e k e y s t a g e s,i n c l u d i n gp o i n t c l o u d s e g m e n t a t i o n,e x t r a c t i o no f k e y p o i n t s o f o b j e c t s,t h e k e yＧp o i n t sＧb a s e d j u d g i n g o f t h eo b j e c t s．S p e c i f i c a l l y,p o i n t,o b j e c t a n d t h ek e y p o i n t sa r et h e p r i m i t i v eo ft h e a b o v et h r e es t a g e sr e s p e c t i v e l y．F o u rt e s t i n g d a t a s e t s,i n c l u d i n g t w o a i r b o r n e L i D A Ra n d t w o p h o t o g r a m m e t r i c p o i n t c l o u d s,a r eu s e d t ov e r i f y t h eo v e r a l l p e r f o r m a n c e so f t h e a b o v e t h r e e f i l t e r i n g m e t h o d s．E x p e r i m e n t a l r e s u l t s s u g g e s t t h a t t h e p r o p o s e dM P T P Dh a s t h eb e s t o v e r a l l p e r f o r m a n c e．I nt h ev i e w p o i n to fa c c u r a c y,M P T P D a n d O T P D h a v et h es i m i l a ra c c u r a c y．M o r e o v e r, c o m p a r e dw i t h t h eT P D,M P T P D i sa b l e t o r e d u c eo m i s s i o ne r r o r sa n d t o t a l e r r o r sb y２２．０７％a n d８．４４％r e s p e c t i v e l y．I n t h ev i e w p o i n to fe f f i c i e n c y,u n d e rm o s to f t h ec a s e s,T P Di s t h eh i g h e s t,M P T P Di s t h e s e c o n d,a n dO T P D i s t h es l o w e s t．M o r e o v e r,t h e t o t a l t i m ec o s t o fM P T P D i so n l y５７．９３％o f t h eo n eo f O T P D． K e y w o r d s:f i l t e r i n g;L i D A R p o i n t c l o u d;p h o t o g r a m m e t r i c p o i n t c l o u d;o b j e c t s;t r i a n g u l a r i r r e g u l a r n e t w o r k F o u n d a t i o n s u p p o r t:T h eN a t i o n a l N a t u r a l S c i e n c e F o u n d a t i o n s o f C h i n a(N o．４１３７１４０５);T h e F o u n d a t i o n f o r R e m o t eS e n s i n g Y o u n g T a l e n t sb y t h e N a t i o n a l R e m o t e S e n s i n g C e n t e r o f C h i n a;T h e B a s i c R e s e a r c h F u n d o f t h eC h i n e s eA c a d e m y o f S u r v e y i n g a n dM a p p i n g(N o．７７７１６１１０３) 摘一要:基元是影响点云滤波精度和效率的关键因素之一.本文提出了一种基于多基元的三角网渐进加密(M P T P D)滤波方法.它包括点云分割二对象关键点提取二基于关键点的对象类别判别３个主要阶段,且３个阶段的基元分别为点二对象二关键点.使用了４景机载激光雷达和摄影测量点云数据对M P T P D二三角网渐进加密(T P D)二基于对象的三角网渐进加密(O T P D)３种滤波方法进行了性能测试.试验表明,M P T P D方法具有整体上最优的性能:在精度方面,M P T P D与O T P D两种方法的精度相当, M P T P D方法的一类误差I二总误差T比T P D的相应误差分别低约２２．０７％和８．４４％;在效率方面,多数情况下T P D二M P T P D二O T P D方法的效率依次降低,且M P T P D的平均耗时是O T P D平均耗时的５７．９３％. 关键词:滤波;激光雷达点云;摄影测量点云;对象;三角网 中图分类号:P２３７一一一一文献标识码:A一一一一文章编号:１００１Ｇ１５９５(２０１６)１１Ｇ１３０８Ｇ１０ 基金项目:国家自然科学基金(４１３７１４０５);遥感青年科技人才创新资助计划;中国测绘科学研究院基本
常用的8种数字滤波算法
常用的8种数字滤波算法 摘要：分析了采用数字滤波消除随机干扰的优点，详细论述了微机控制系统中常用的8种数字滤波算法，并讨论了各种数字滤波算法的适用范围。 关键词：数字滤波；控制系统；随机干扰；数字滤波算法 1 引言 在微机控制系统的模拟输入信号中，一般均含有各种噪声和干扰，他们来自被测信号源本身、传感器、外界干扰等。为了进行准确测量和控制，必须消除被测信号中的噪声和干扰。噪声有2大类：一类为周期性的，其典型代表为50 Hz 的工频干扰，对于这类信号，采用积分时间等于20 ms整倍数的双积分A/D转换器，可有效地消除其影响；另一类为非周期的不规则随机信号，对于随机干扰，可以用数字滤波方法予以削弱或滤除。所谓数字滤波，就是通过一定的计算或判断程序减少干扰信号在有用信号中的比重，因此他实际上是一个程序滤波。 数字滤波器克服了模拟滤波器的许多不足，他与模拟滤波器相比有以下优点： (1)数字滤波器是用软件实现的，不需要增加硬设备，因而可靠性高、稳定性好，不存在阻抗匹配问题。 (2)模拟滤波器通常是各通道专用，而数字滤波器则可多通道共享，从而降低了成本。 (3)数字滤波器可以对频率很低(如0.01 Hz)的信号进行滤波，而模拟滤波器由于受电容容量的限制，频率不可能太低。 (4)数字滤波器可以根据信号的不同，采用不同的滤波方法或滤波参数，具有灵活、方便、功能强的特点。 2 常用数字滤波算法 数字滤波器是将一组输入数字序列进行一定的运算而转换成另一组输出数字序列的装置。设数字滤波器的输入为X(n)，输出为Y(n)，则输入序列和输出序列之间的关系可用差分方程式表示为： 其中：输入信号X(n)可以是模拟信号经采样和A/D变换后得到的数字序列，也
空间滤波技术的应用
空间滤波技术的应用 摘要空间滤波技术是一种采用滤波处理的影响增强方法，目的是改善影像质量，包括去除高频噪声与干扰，及影像边缘增强、线性增强以及去模糊等。本文主要介绍了空间滤波技术在如下二个方向的应用：遥感图像和条带噪声去除。 关键词空间滤波；遥感图像；条带噪声 The application of spatial filtering technology Abstract The spatial filtering technique is a filtering process enhancement method,the purpose is to improve the image quality,including removing high frequency noise and interference,and the image edge enhancement,linear enhancement,and deblurring. This paper describes the spatial filtering with noise removal technology in the application of the following three directions: quality testing,remote sensing image,as well as Article. Key words spatial filtering; remote sensing image; striping noise 1.引言 空间滤波技术的理论基础是空间卷积，分为低通滤波（平滑化）、高通滤波（锐化）和带通滤波。空间滤波能够应用在很多方面，在对影像的增强作用上效果明显，还可以配合其它的图像处理技术在图像处理方面发挥更大作用。 2.空间滤波在遥感图像中的应用 近些年，随着人们生活素质的提高，对信息的需求越来越多，遥感信息的需求量更是日益增加，为此，快速地发展遥感图像处理技术具有很深刻的现实意义。 2.1.线性空间滤波的理论 传感器获取的遥感图像含有大量地物特征信息，在图像上这些地物特征信息以灰度形式表现出来当地物特征间表现的灰度差很小时，目视判读就无法认辨，而图像增强的方法就可以突显这种微小灰度差的地物特征，它的实质是增强感兴趣地物和周围地物图像间的反差，改善遥感图像目视判读的视觉效果，以提高目视判能力。图像增强按所用方法可分成频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波（即只让高频信号通过）法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。后者指的是在空间域内直接对图像的像素进行处理的方法，它包括灰度变换和空间滤波（也称邻域处理或空间卷
实验三常用图像滤波方法
实验三常用图像滤波方法 一、实验目的 1、熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用； 2、理解并掌握常用的图像的滤波技术。 二、实验环境 MATLAB 6.5以上版本、WIN XP或WIN7计算机 三、相关知识 1 imnoise imnoise函数用于对图像生成模拟噪声，如： i=imread('e:\w01.tif'); j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);模拟均值为0方差为0.02的高斯噪声，j=imnoise(i,'salt&pepper', 0.04) 模拟叠加密度为0.04的椒盐噪声 2 fspecial fspecial函数用于产生预定义滤波器，如： h=fspecial('sobel');%sobel水平边缘增强滤波器 h=fspecial('gaussian');%高斯低通滤波器 h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯滤波器 h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器 h=fspecial('average');%均值滤波器 3 基于卷积的图像滤波函数 imfilter函数，filter2函数，二维卷积conv2滤波,都可用于图像滤波，用法类似，如： i=imread('e:\w01.tif'); h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%产生Sobel算子的水平方向模板
j=filter2(h,i); 或者： h = fspecial(‘prewitt’) I = imread('cameraman.tif'); imshow(I); H = fspecial('prewitt‘); %预定义滤波器 M = imfilter(I,H); imshow(M) 或者： i=imread('e:\w01.tif'); h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1]; h=h/9; j=conv2(i,h); 4 其他常用滤波举例 （1）中值滤波 medfilt2函数用于图像的中值滤波，如： i=imread('e:\w01.tif'); j=medfilt2(i，[M N]);对矩阵i进行二维中值滤波，领域为M*N，缺省值为3*3 （2）利用拉氏算子锐化图像, 如: i=imread('e:\w01.tif'); j=double(i); h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子 k=conv2(j,h,'same');
10种软件滤波算法
10种软件滤波方法的示例程序 1 推荐 10种软件滤波方法的示例程序 假定从8位AD中读取数据（如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad(); 1、限副滤波 /* A值可根据实际情况调整 value为有效值，new_value为当前采样值 滤波程序返回有效的实际值 */ #define A 10 char value; char filter() { char new_value; new_value = get_ad(); if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A ) return value; return new_value; } 2、中位值滤波法 /* N值可根据实际情况调整 排序采用冒泡法*/ #define N 11 char filter() { char value_buf[N]; char count,i,j,temp; for ( count=0;count { if ( value_buf[i]>value_buf[i+1] ) { temp = value_buf[i]; value_buf[i] = value_buf[i+1]; value_buf[i+1] = temp; } } } return value_buf[(N-1)/2]; } 3、算术平均滤波法 /* */ #define N 12 char filter() { int sum = 0; for ( count=0;count 1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法) A、方法: 根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A) 每次检测到新值时判断: 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点 无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差 2、中位值滤波法 A、方法: 连续采样N次(N取奇数) 把N次采样值按大小排列 取中间值为本次有效值 B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 C、缺点: 对流量、速度等快速变化的参数不宜 3、算术平均滤波法 A、方法: 连续取N个采样值进行算术平均运算 N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低 N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高 N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4 B、优点: 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波 这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动 C、缺点: 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用 比较浪费RAM 4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) A、方法: 把连续取N个采样值看成一个队列 队列的长度固定为N 每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果 N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4 B、优点: 对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高 适用于高频振荡的系统 C、缺点: 灵敏度低 对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差 不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 不适用于脉冲干扰比较严重的场合 比较浪费RAM 5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) A、方法: 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法” 连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值 然后计算N-2个数据的算术平均值 N值的选取:3~14 B、优点: 融合了两种滤波法的优点 对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点: 测量速度较慢,和算术平均滤波法一样 比较浪费RAM 6、限幅平均滤波法 A、方法: 相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法” 每次采样到的新数据先进行限幅处理, 再送入队列进行递推平均滤波处理 B、优点: 融合了两种滤波法的优点 对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点: 比较浪费RAM 7、一阶滞后滤波法 A、方法: 取a=0~1 本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果 B、优点: 对周期性干扰具有良好的抑制作用 适用于波动频率较高的场合 C、缺点: 相位滞后,灵敏度低 滞后程度取决于a值大小 空间滤波技术的应用-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII 空间滤波技术的应用 摘要空间滤波技术是一种采用滤波处理的影响增强方法，目的是改善影像质量，包括去除高频噪声与干扰，及影像边缘增强、线性增强以及去模糊等。本文主要介绍了空间滤波技术在如下二个方向的应用：遥感图像和条带噪声去除。 关键词空间滤波；遥感图像；条带噪声 The application of spatial filtering technology Abstract The spatial filtering technique is a filtering process enhancement method,the purpose is to improve the image quality,including removing high frequency noise and interference,and the image edge enhancement,linear enhancement,and deblurring. This paper describes the spatial filtering with noise removal technology in the application of the following three directions: quality testing,remote sensing image,as well as Article. Key words spatial filtering; remote sensing image; striping noise 1.引言 空间滤波技术的理论基础是空间卷积，分为低通滤波（平滑化）、高通滤波（锐化）和带通滤波。空间滤波能够应用在很多方面，在对影像的增强作用上效果明显，还可以配合其它的图像处理技术在图像处理方面发挥更大作用。 2.空间滤波在遥感图像中的应用 近些年，随着人们生活素质的提高，对信息的需求越来越多，遥感信息的需求量更是日益增加，为此，快速地发展遥感图像处理技术具有很深刻的现实意义。 单片机利用软件抗干扰的几种滤波方法 1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） A、方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效； 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值。 B、优点： 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。 C、缺点 无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差。 2、中位值滤波法 A、方法： 连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，取中间值为本次有效值。 B、优点： 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。 C、缺点： 对流量、速度等快速变化的参数不宜。 3、算术平均滤波法 A、方法： 连续取N个采样值进行算术平均运算，N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低；N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高；N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4。 B、优点： 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动。 C、缺点： 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用，比较浪费RAM。 4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）。 A、方法： 把连续取N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)，把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果。N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4。 B、优点： 对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适用于高频振荡的系统 C、缺点： 灵敏度低，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差，不适用于脉冲干扰比较严重的场合，比较浪费RAM。 5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） A、方法： 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”，连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后计算N-2个数据的算术平均值，N值的选取：3~14， B、优点： 融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。 C、缺点： 测量速度较慢，和算术平均滤波法一样，比较浪费RAM。 6、限幅平均滤波法 1 A=imread('E:\pic\1.jpg'); I=rgb2gray(A); subplot(1,3,1); imshow(I);title('原图'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.05); subplot(1,3,2); imshow(J); title('加入椒盐噪声图象'); K=imnoise(I,'gaussian',0.01,0.02); subplot(1,3,3); imshow(K);title('加入高斯噪声图象'); 2 A=imread('E:\pic\1.jpg'); I=rgb2gray(A); Subplot(2,2,1); Imshow(I);title('原图'); H=fspecial('motion',20,45); MotionBlur=imfilter(I,H,'replicate'); Subplot(2,2,2); Imshow(MotionBlur);title('MotionBlur image'); H=fspecial('disk',10); blurred=imfilter(I,H,'replicate'); Subplot(2,2,3); Imshow(blurred);title('Blurred image'); H=fspecial('unsharp',0.5); Sharpened=imfilter(I,H,'replicate'); Subplot(2,2,4); Imshow(Sharpened);title('sharpened image'); 3 A=imread('E:\pic\1.jpg'); I=rgb2gray(A); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.05); Subplot(2,2,1);imshow(J);title('加入椒盐噪声图象'); H=fspecial('motion',20,45); MotionBlur=imfilter(J,H,'replicate'); Subplot(2,2,2); Imshow(MotionBlur);title('replicate'); MotionBlur=imfilter(J,H,'symmetric'); Subplot(2,2,3); Imshow(MotionBlur);title('symmetric'); MotionBlur=imfilter(J,H,'circular'); Subplot(2,2,4); Imshow(MotionBlur);title('circular'); 图像去噪方法 一、引言 图像信号在产生、传输和记录的过程中，经常会受到各种噪声的干扰，噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源信 息进行理解或分析的各种元素。噪声对图像的输入、采集、处理的各个环节以及最终输出结果都会产生一定影响。图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等。我们平常使用的滤波方法一般有均值滤波、中值滤波和小波滤波，他们分别对某种噪声的滤除有较好的效果。对图像进行去噪已成为图像处理中极其重要的内容。 二、常见的噪声 1、高斯噪声：主要有阻性元器件内部产生。 2、椒盐噪声：主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生泊松噪声。 3、量化噪声：此类噪声与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差，再反映到接收端而产生，其大小显示出数字图像和原始图像差异。 一般数字图像系统中的常见噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声等，减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像频率域完成。在空间域对图像处理主要有均值滤波算法和中值滤波算法．图像频率域去噪方法 是对图像进行某种变换，将图像从空间域转换到频率域，对频率域中的变换系数进行处理，再进行反变换将图像从频率域转换到空间域来达到去除图像噪声的目的。将图像从空间转换到变换域的变换方法很多，常用的有傅立叶变换、小波变换等。 三、去噪常用的方法 1、均值滤波 均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。其基本原理是用均值替代原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点（x,y）,选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在 f?sf(x,y),其中,s为模板,M为该点上的灰度g(x,y),即g x,y=1 M 该模板中包含当前像素在内的像素总个数。这种算法简单，处理速度快，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是在边缘和细节处。而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。 软件滤波算法（转载） 这几天做一个流量检测的东西，其中用到了对数据的处理部分，试了很多种方法，从网上找到这些个滤波算法，贴出来记下 需要注意的是如果用到求平均值的话，注意总和变量是否有溢出，程序没必要照搬，主要学习这些方法，相信做东西的时候都能用得上 1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） A、方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A） 每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 B、优点： 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点 无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差 2、中位值滤波法 A、方法： 连续采样N次（N取奇数） 把N次采样值按大小排列 取中间值为本次有效值 B、优点： 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 C、缺点： 对流量、速度等快速变化的参数不宜 3、算术平均滤波法 A、方法： 连续取N个采样值进行算术平均运算 N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低 N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高 N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4 B、优点： 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波 这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动 C、缺点： 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用 比较浪费RAM 4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法） A、方法： 把连续取N个采样值看成一个队列 队列的长度固定为N 每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果 N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4 B、优点： 对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高 适用于高频振荡的系统 C、缺点： 灵敏度低 对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差 不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 不适用于脉冲干扰比较严重的场合 比较浪费RAM 5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） A、方法： 相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法” 连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值 然后计算N-2个数据的算术平均值 N值的选取：3~14 B、优点： 融合了两种滤波法的优点 对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 C、缺点： 测量速度较慢，和算术平均滤波法一样 比较浪费RAM 2016年一一1月郑州大学学报(工学版) Jan.一2016第37卷一第1期Journal of Zhengzhou University (Engineering Science)Vol．37一No．1 一一收稿日期:2015-04-02;修订日期:2015-10-28 一一基金项目:国家自然科学基金青年基金资助项目(41404096);河南省教育厅基金资助项目(14A420002,15A420002)一一作者简介:李健(1983 ),男,河南孟州人,郑州大学讲师,博士,主要从事点云数据处理,E-mail:jianli@https://www.sodocs.net/doc/f82039378.html,.一一 引用本文:李健,方宏远,崔雅博,等.LIDAR 点云数据全自动滤波算法研究[J].郑州大学学报(工学版),2016,37 (1):92-96. 一一文章编号:1671-6833(2016)01-0092-05 LIDAR 点云数据全自动滤波算法研究 李一健1,方宏远1,崔雅博2,范一涛3 (1.郑州大学水利与环境学院,河南郑州450001;2.开封大学实验实训中心,河南开封475004;3.河南省地质环境监测院,河南郑州450001) 摘一要:提出了一种基于移动最小二乘法的点云数据全自动滤波算法,该方法首先对LIDAR 点云数据进行合理分块,并建立分块网格的动态四叉树空间索引,便于数据操作和管理.对分块网格中的点云数据利用精简移动最小二乘法拟合出参考地形,将拟合得到的参考地形用于LIDAR 点云高程阈值的迭代计算,将每次迭代前后高差小于阈值的点划为地面点,其余点划分为非地面点,迭代运算直至阈值满足要求为止.实验表明,精简移动二乘法效率高,计算量小,并且精度高,适合点云数据DEM (digital eleva-tion model )拟合,利用该算法对LIDAR 点云数据进行滤波的速度快二精度高,能够有效地识别地面点和非地面点,并保留地形的细节信息. 关键词:点云数据;数字地面模型;滤波算法;动态四叉树;移动最小二乘法 中图分类号:P237一一一文献标志码:A一一一doi :10.3969/j.issn.1671-6833.201504004 0一引言 随着激光技术的快速发展和完善,激光数据在众多领域得到了广泛的应用.由于激光能在短时间内获得地物三维坐标信息,并且数据量极大,故而如何快速从海量LIDAR 点云数据中提取有用的信息是目前研究的热点和难点[1].国内外许多学者都对点云滤波进行了讨论和研究,并且提出了许多滤波算法,包括基于数学形态学的滤波算法 [2-3] 二基于坡度的滤波算法 [4-6] 二基于TIN 的 渐进加密算法 [7-8] 等,都取得了一些研究成果,但 其中还存在一些问题尚未解决.不管是机载LI-DAR 数据还是地面LIDAR 数据大部分是基于激光点云中高程突变信息进行滤波,假定点云中高程低的点为地面点,高程较高的点为非地面点,由于系统误差的存在,这种情况未必完全正确.另外一些滤波算法适用范围有限.从上述问题可看出,提出一种简单二快速二适用范围广二效率高的点云滤波算法是非常必要的[9]. 由于激光点数据量大,并且点云数据的不规 则二散乱复杂等性质决定了点云数据处理工作的复杂困难[10-11].针对LIDAR 点云数据的特点,笔 者提出了先将点云数据进行网格分块,保证点云数据的原始性,减少单次数据处理量.对分块数据建立空间索引,提高点云数据处理的效率. 1一关键技术与算法 1.1一LIDAR 点云数据的滤波流程 将海量激光点云分块并建立相应的空间索引 关系后,进行地物的自动过滤处理,滤波要考虑当前点所在的网格,并对其进行计算,每次计算的结果再以索引的方式动态存储,作为下次迭代计算的基础数据,具体滤波流程如图1所示. 1.2一点云数据的网格分块与动态四叉树空间索引 为了进行激光点云的海量数据管理二处理与显示,对激光点云分块处理显得尤为必要.分块的大小直接影响到数据处理层次及深度,相应地影响算法的效率.分块越小,分割越细,效率就越低,其合并的区域相对增大,数据的压缩比就越高;反之,效率就越高,而压缩比相对降低.最小格网大小的选择应是最小采样间距的整数倍,具体数值的确定取决于被测对象的复杂度二仪器的最小采样间距以及期望的数据压缩比. 软件滤波在嵌入式的数据采集和处理中有着很重要的作用，这10种方法各有优劣，根据自己的需要选择。同时提供了C语言的参考代码，希望对各位能有帮助。 1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） A、方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A） 每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 B、优点： 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点 无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差 /* A值可根据实际情况调整 value为有效值，new_value为当前采样值 滤波程序返回有效的实际值 */ #define A 10 char value; char filter() char new_value; new_value = get_ad(); if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value > A ) return value; return new_value; } 2、中位值滤波法 A、方法： 连续采样N次（N取奇数） 把N次采样值按大小排列 取中间值为本次有效值 B、优点： 能有效克服因偶然因素引起的波动干扰 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 C、缺点： 对流量、速度等快速变化的参数不宜 /* N值可根据实际情况调整 排序采用冒泡法*/ #define N 11 char filter() { char value_buf[N]; char count,i,j,temp; for ( count=0;count10种常用滤波方法
空间滤波技术的应用
10种简单的数值滤波方法
实验三 图像的空间域滤波
数字图像处理-图像去噪方法
(整理)11种滤波方法+范例代码.
LIDAR点云数据全自动滤波算法研究
常用的软件滤波方法(工程师必备).