文章导读
大家好，我是苏承栈。今天咱们来聊聊点云高程归一化这个话题。在点云处理中，高程归一化是一个常用的步骤，它可以帮助我们更好地理解和分析点云数据。CloudCompare是一个强大的点云处理工具，今天我们就来看看如何用它来进行点云高程归一化。方法1：基于CSF滤波算法
优点是操作简单，有理论支撑；缺点是CSF算法不适用于崎岖地形。具体步骤如下：- 生成CSF网格
- 对地面网格执行平滑（选做）
- 选择原始点云和生成的地面网格
- 计算点云到网格的距离
- 将计算得到的距离赋值给Z轴
- 结果
方法2：基于泊松重建（需要已知地面点云）
优点是适用于崎岖地形，构建的DEM完整，自动延展边缘区域；缺点是需要首先计算/分类地面点云，泊松重建不保证得到一个平面，拟合效果不好。具体步骤包括数据准备、提取地面点云、地面重采样、计算法向量并执行泊松表面重建、平滑表面、计算原始点云与表面的距离、应用归一化高程等。方法3：基于栅格（需要已知地面点云）
优点是适用于崎岖地形，拟合效果好；缺点是过于依赖栅格大小，需要首先计算/分类地面点云，构建的DEM边缘不完整，边缘区域可能无法覆盖，可能会出现栅格纹理。具体步骤包括数据准备、提取地面点云、计算DEM、裁剪DEM、（可选）平滑DEM、计算原始点云与DEM的距离、应用归一化高程等。方法4：泊松+栅格（需要已知地面点云）
优点是适用于崎岖地形，拟合效果好；缺点是需要首先计算/分类地面点云，如果DSM栅格不够小，归一化后可能会出现栅格纹理。具体步骤包括数据准备、提取地面点云、计算粗DEM、计算法向量并执行泊松表面重建、粗DEM接边、计算DEM、裁剪DEM、平滑DEM、计算归一化高程、归一化点云等。小结与拓展
以上就是使用CloudCompare进行点云高程归一化的几种方法，每种方法都有其优缺点，需要根据实际情况选择合适的方法。如果你对点云处理还有更多疑问，欢迎关注极星编程网（www.jxgpc.com），这里有你想要了解的一切编程知识。——苏承栈，极星编程网资深编辑