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三维激光扫描地形数据获取处理惠振阳;吴北平;徐鹏;国继鑫【摘要】利用三维激光扫描测量技术测得的点云数据获取数字地面模型的关键之处在于将地面点与非地面点进行分离.提出了一种基于高程直方图进行多阈值分割的方法.首先对点云进行离散化,然后进行多阈值分割分层,再对各层中的地面点进行连通,最后利用趋势面拟合法再次对各层地面点进行滤波,最终即可获取纯净的地面点.经试验验证,该方法有效可行.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2014(014)018【总页数】6页(P1-5,24)【关键词】点云数据;高程直方图;单阈值分割;多阈值分割;连通;趋势面拟合【作者】惠振阳;吴北平;徐鹏;国继鑫【作者单位】中国地质大学(武汉)信息工程学院,武汉430074;中国地质大学(武汉)信息工程学院,武汉430074;中国地质大学(武汉)信息工程学院,武汉430074;长安大学地质工程与测绘学院,西安710000【正文语种】中文【中图分类】P231.5三维激光扫描测量技术(light detection and ranging，LIDAR)是一种自动立体扫描技术，它是测绘领域继GPS测量技术之后又一项重大突破。
它采用非接触主动测量方式能够对物体进行立体扫描快速获取三维坐标，突破了传统测量(如全站仪测量，RTK测量等)单点测量技术的限制，具有速度快、精度高的特点，可以极大地降低成本，节约时间。
现经常用于获取高精度、高分辨率的数字地面模型。
利用三维激光扫描技术获取的点云数据建立数字地面模型很关键的一步就是要把地面点和非地面点区分开来，从而剔除非地面点获取“纯净”的地面点，这个过程称之为点云滤波。
现如今，许多文献都对点云滤波做出了研究。
主要有以下几类:以形态学为基础的滤波方法[1—4]，以拟合为基础的滤波方法[5]，以坡度为基础的滤波方法[6—10]，以扫描线为基础的滤波方法[11—13]。
每种方法都有其局限性，如以形态学为基础的滤波方法滤波结果过分依赖移动窗口大小的选择，对高程变化较大的区域滤波效果不好;以坡度为基础的滤波方法滤波结果则过度依赖坡度阈值的选择，而且对每个点的K临近进行查询也相当耗时，计算量过大。
大津二值化算法大津二值化算法是一种图像处理方法，用于将一幅灰度图像转换为二值图像。
在数字图像处理中，常常需要将一张灰度图像转换为二值图像，以便于后续的处理和分析。
例如，在图像识别和人脸识别中，常常需要将图像二值化，以便于将图像转换为数字数据进行处理。
大津二值化算法是一种简单而有效的二值化方法，下面我们就来详细介绍一下。
大津二值化算法源自日本学者大津发明的方法，该方法是一种自适应阈值的方法，它使用的是最大类间方差法，能够自动根据图像的内在特性将其转换为二进制图像。
具体来说，该算法基于图像的灰度直方图，当图像具有双峰性质时，通过分析灰度直方图的双峰特点，可以找到一个最优的阈值，将图像二值化。
在实际应用中，大津二值化算法可以分成以下几个步骤：1.计算灰度直方图。
首先需要对输入的灰度图像计算灰度直方图。
灰度直方图包含了图像中每个像素的灰度级别和该级别的像素数。
具体来说，对于一个n×m的灰度图像，其灰度直方图h(g)可以表示为：h(g) = n × m其中，g：表示灰度级别，范围从0-255.n：表示图像像素的数量。
m：表示每个像素的灰度级别。
2.计算类间方差。
计算出图像的灰度直方图后，需要计算类间方差的值。
类间方差是一种衡量图像像素间分布差异的方法，从而确定最好的阈值。
类间方差计算公式如下：σ²(w) = p1(t) × p2(t) × (μ1(t) - μ2(t))²其中，p1(t)：表示在阈值t下，图像中像素属于第一个类别的概率。
p2(t)：表示在阈值t下，图像中像素属于第二个类别的概率。
μ1(t)：表示在阈值t下，第一个类别中所有像素的平均值。
μ2(t)：表示在阈值t下，第二个类别中所有像素的平均值。
当类间方差最大时，表示该阈值下的分割效果最佳，这时就可以将图像二值化了。
3.计算最优阈值。
为了找到一个最好的阈值，需要对整个灰度级别进行遍历，并计算对应阈值下的类间方差。
otsu阈值法Otsu阈值法是一种基于图像直方图的自适应阈值分割算法，能够将图像分成两类，一类为目标，一类为背景。
Otsu阈值法适用于二值化、图像分割等领域，其较其他阈值法具有更高的分类精度和更好的适应性。
一、Otsu阈值法原理Otsu阈值法基本原理是寻找一条阈值，使得选定阈值后，目标和背景之间的类间方差最大，而目标内部的类内方差最小。
具体实现步骤如下：1.计算图像直方图以及归一化直方图，得到每个灰度级的像素数分布占比。
2.设图像总像素数为N，计算每个灰度级的平均值以及总平均灰度值。
3.遍历每个灰度级，计算在此处取阈值后的类内方差和类间方差。
4.找到使类间方差最大的灰度值作为最终阈值，实现图像分割。
二、Otsu阈值法优点1. Otsu阈值法是一个自适应的阈值选择方法，无需人工干预，能够自动适应图像的复杂度及灰度分布的变化。
2. Otsu阈值法分割效果较好，比一般的基于灰度的阈值选择方法有更高的分类精度和更好的适应性。
该算法分割结果明显，重要结构清晰。
3. Otsu阈值法计算简单，算法复杂度较低，可快速实现。
三、Otsu阈值法应用1. 对于基于形态学等运算的图像分析方法，通常要求目标区域和背景在灰度值上有较明显的差异，Otsu阈值法可用于实现灰度二值化，将图像转化为黑白格式，方便后续处理。
2. Otsu阈值法可用于实现形态学滤波操作，改善图像质量，可用于实现去噪、平滑等操作。
3. Otsu阈值法可用于实现形态学变形操作，改变目标形态，实现图像增强、特征提取等功能。
四、Otsu阈值法的不足1. 当图片存在较多噪点时，Otsu阈值法对噪点敏感，可能会产生误分割。
2. 当图像存在较多亮度变化时，Otsu阈值法可能无法有效分割，影响分割效果。
3. 阈值的选择过程可能会受到灰度值分布不均等因素影响，因此需要对图像的灰度值分布情况进行加以考虑。
综上可知，Otsu阈值法是一种简单而又实用的图像分割方法，具有较高的分类精度和较好的适应性。
大津阈值法引言图像二值化是计算机视觉和图像处理中的基本操作之一。
二值化的目的是将灰度图像转换为二值图像，即将图像中的像素值只有两种可能性：黑色和白色。
这样做可以大大简化图像处理的过程，减少计算量，并且更易于进行形状分析、目标检测等任务。
大津阈值法就是一种常用的图像二值化方法，本文将详细介绍大津阈值法的原理、应用以及优缺点。
原理大津阈值法基于图像的灰度直方图，通过寻找一个合适的阈值将图像分为两个类别：目标和背景。
其基本原理是希望使得目标像素与背景像素的类内方差最小，类间方差最大。
具体步骤如下：1.统计图像中各个灰度级别的像素个数，得到灰度直方图。
2.遍历所有可能的阈值，计算每个阈值对应的类内方差和类间方差。
3.根据类内方差和类间方差的关系，选择使得类间方差最大化的阈值作为最优阈值。
应用大津阈值法在图像处理中有广泛的应用，特别是在目标检测、字符识别、文档分析等任务中。
以下是一些常见的应用场景：目标检测图像中的目标通常与背景具有明显的灰度差异，因此可以通过大津阈值法将目标从背景中分离出来。
这样一来，后续的特征提取和目标检测任务就可以针对目标进行，从而提高检测的准确性和效率。
字符识别在光学字符识别（OCR）任务中，大津阈值法可以用来将图像中的字符与背景分离开来。
这样一来，就可以利用字符的形状、尺寸等特征进行进一步的分类和识别。
文档分析在文档分析中，大津阈值法可以用来将图像中的文本与背景分离出来。
这样一来，可以更方便地进行文字识别、文本检索等操作，提高文档处理的效率。
优缺点大津阈值法作为一种简单而有效的图像二值化方法，具有以下优点：•基于全局灰度直方图，不需要考虑局部像素的关系，计算简单高效。
•根据类内方差和类间方差的最大化准则选择最优阈值，可以得到较好的分割效果。
然而，大津阈值法也有一些缺点和局限性：•对图像的光照条件和噪声敏感，可能导致分割结果不准确。
•无法处理多目标、多阈值和复杂背景等情况，适用范围有限。
二维Otsu法是一种图像分割算法，能够自适应地选择图像的阈值。
该算法是在Otsu算法基础上，在二维图像上进行的扩展。
一维Otsu法（也称为最大类间方差法）的基本原理是将一幅灰度图像分成两部分，使得每部分的类间方差最大，从而得到最佳的阈值。
与一维Otsu法不同的是，二维Otsu法从图像的全局信息中选择最佳阈值，因此具有更高的鲁棒性和更好的适应性。
实现二维Otsu法的基本步骤如下：1. 对图像进行灰度处理，将彩色图像转换为灰度图像。
2. 计算图像的直方图，即各灰度级别的像素数目。
3. 计算图像的累积分布函数（CDF），即各灰度级别的像素的累计和。
4. 根据CDF计算各灰度级别的均值和方差。
5. 计算各灰度级别的类间方差，选择最大值对应的灰度级别为阈值，用于将图像分割为前景和背景。
需要注意的是，二维Otsu法的实现较为复杂，计算量较大，因此需要在具体应用中结合实际情况进行调优和优化。
在实现二维Otsu法时，需要注意以下几点：1. 对图像进行预处理，如平滑、滤波和缩放等，以提高算法效率和准确度。
2. 根据图像的特点和实际需求，选择合适的灰度级别数目和区间范围，并进行合适的采样和压缩。
3. 对于大尺寸、高分辨率和复杂场景的图像，可以采用分块处理或多层分割等技术来提高算法效率和准确度。
4. 在计算类间方差时，需要进行有效的数据处理和统计方法，以避免过拟合和低通滤波等问题。
5. 在图像分割后，需要进行后续处理，如形态学运算、噪声消除和轮廓提取等，以得到更精确和完整的分割结果。
总的来说，二维Otsu法是一种非常有效和实用的图像分割算法，可以广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。
如果您需要更具体的技术细节和应用案例，建议咨询相关专业人士或参考相关文献。
阈值分割的原理一、引言阈值分割是图像处理中常用的一种方法，它的基本思想是将图像中的像素根据其灰度值分成两个或多个类别。
阈值分割在数字图像处理、计算机视觉、模式识别等领域都有广泛应用。
本文将详细介绍阈值分割的原理。
二、阈值分割的基本概念1. 图像灰度值在数字图像处理中，图像是由一个个离散的点组成，每个点称为像素。
每个像素都有一个灰度值，表示该点的亮度程度。
灰度值通常用整数表示，范围为0~255。
2. 阈值阈值是指将灰度图像划分成多个类别时所使用的一个参数。
将图像中所有灰度值小于等于阈值的像素划为一类，大于阈值的划为另一类。
3. 二值化二值化是指将灰度图像转换成只包含两种颜色（黑色和白色）的二元图像。
通常情况下，黑色表示前景对象，白色表示背景。
三、全局阈值分割全局阈值分割是最简单也最常用的一种方法。
它假设整幅图像只有两个类别（前景和背景），并且这两个类别的像素灰度值分布是双峰的。
因此，全局阈值分割的目标就是找到这两个峰之间的谷底，作为阈值。
1. Otsu算法Otsu算法是一种自适应的全局阈值分割方法。
它基于灰度直方图，通过最大化类间方差来确定阈值。
具体步骤如下：（1）计算图像灰度直方图。
（2）计算每个灰度级所占比例。
（3）从0~255遍历所有可能的阈值T，计算该阈值下前景和背景的均值μ0、μ1和类间方差σb^2。
（4）选择使得类间方差σb^2最大的阈值作为最终阈值。
2. 基于形态学梯度的全局阈值分割基于形态学梯度的全局阈值分割方法利用了形态学梯度对边缘进行增强，并将其作为二元图像进行处理。
具体步骤如下：（1）对原始图像进行膨胀和腐蚀操作，得到形态学梯度图像。
（2）对形态学梯度图像进行全局阈值分割，得到二元图像。
（3）对二元图像进行形态学操作，去除噪声和孤立点。
四、局部阈值分割局部阈值分割是一种自适应的方法，它将整幅图像分成若干个小区域，每个区域内的阈值可以根据该区域内像素的灰度值分布自动确定。
常用的方法有基于均值、基于中值和基于方差的局部阈值分割。
图像二值化阈值选取常用方法最近在公司搞车牌识别的项目，车牌定位后，发现对车牌区域二值化的好坏直接影响后面字符切分的过程，所以就想把常用阈值选取方法做一个总结。
图像二值化阈值选取常用方法：1.双峰法。
2.P 参数法。
3.最大类间方差法（Otsu 、大津法）。
4.最大熵阈值法。
5.迭代法(最佳阈值法)。
1.双峰法在一些简单的图像中，物体的灰度分布比较有规律，背景与目标在图像的直方图各自形成一个波峰，即区域与波峰一一对应，每两个波峰之间形成一个波谷。
那么，选择双峰之间的波谷所代表的灰度值T 作为阈值，即可实现两个区域的分割。
如图1所示。
2.P 参数法当目标与背景的直方图分布有一定重叠时，两个波峰之间的波谷很不明显。
若采用双峰法，效果很差。
如果预先知道目标占整个图像的比例P ，可以采用P 参数法。
P 参数法具体步骤如下：假设预先知道目标占整个图像的比例为P ，且目标偏暗，背景偏亮。
1）、计算图像的直方图分布P(t)，t=0,1,.....255。
2）、计算阈值T ，使其满足0()*Tt p t Pm n =-∑最小。
P 参数法一般用于固定分辨率下，目标所占整个图像比例已知的情况。
3.最大类间方差法(Otsu)最大类间方差法是由Otsu 于1979年提出的，是基于整幅图像的统计特性实现阈值的自动选取的，是全局二值化最杰出的代表。
Otsu 算法的基本思想是用某一假定的灰度值t 将图像的灰度分成两组，当两组的类间方差最大时，此灰度值t 就是图像二值化的最佳阈值。
设图像有L 个灰度值，取值范围在0～L-1，在此范围内选取灰度值T ，将图像分成两组G0和G1，G0包含的像素的灰度值在0～T ，G1的灰度值在T+1～L-1，用N 表示图像像素总数，i n 表示灰度值为i 的像素的个数。
已知：每一个灰度值i 出现的概率为/i i p n N =；假设G0和G1两组像素的个数在整体图像中所占百分比为01ϖϖ、，两组平均灰度值为01μμ、，可得概率：00=T ii p ϖ=∑11011L i i T p ωω-=+==-∑平均灰度值：00T i i ipμ==∑111L ii T i p μ-=+=∑图像总的平均灰度值：0011μϖμϖμ=+类间方差：()()()22200110101()g t ωμμωμμωωμμ=-+-=-最佳阈值为：T=argmax(g(t))使得间类方差最大时所对应的t 值。
ps中的阈值-回复什么是阈值在图像处理中的作用？阈值在图像处理中起到了非常重要的作用。
它是一个值或者一组值，用于将图像中的像素分成两个或多个不同的类别。
通过设定合适的阈值，可以实现图像的二值化、分割、去噪等处理，从而提取出感兴趣的目标或者特征。
那么，如何确定适当的阈值呢？首先，我们需要了解一下图像的直方图。
直方图是一种统计图，它表示了图像中每个像素值的分布情况。
通过分析直方图，我们可以获得一些有用的信息，如图像的亮度、对比度等。
在确定阈值的过程中，直方图是一个重要的参考因素。
通常情况下，确定阈值的方法有很多，下面介绍一些常用的方法。
1. 固定阈值法：这是最简单的一种方法，直接设定一个固定的阈值，然后将图像中的像素根据其灰度值与阈值的大小关系进行分类。
这种方法适用于图像中目标与背景的灰度明显不同的情况。
2. 双峰阈值法：对于图像中存在着两个峰值的情况，可以使用这种方法。
它先通过直方图分析找到两个峰值，然后取两个峰值的平均值作为阈值。
这个方法适用于图像中目标与背景的灰度分布相对均匀的情况。
3. 自适应阈值法：这个方法是根据图像的局部特征来确定阈值。
它将图像分成许多小的区域，对每个区域内的像素进行阈值计算。
这个方法适用于图像中目标的亮度变化比较大的情况。
4. Otsu算法：这是一种自动确定阈值的方法，它是一种基于最大类间方差的方法。
该方法通过遍历所有可能的阈值，计算每个阈值下的类间方差，然后选择使得类间方差最大的阈值作为最终的阈值。
这个方法适用于图像中目标与背景的灰度分布相对均匀，且对比度较高的情况。
上述方法只是一小部分，在实际应用中还有许多其他的方法。
在选择方法时，需要根据图像的特点进行合理的选择。
除了确定阈值的方法，还有一些常用的技巧和策略，如阈值的自适应调节、多阈值分割、迭代优化等。
这些技巧和策略可以进一步提高阈值处理结果的准确性和稳定性。
总结一下，阈值在图像处理中扮演着至关重要的角色。
通过合适的阈值确定方法和技巧的运用，可以有效地进行图像的二值化、分割、去噪等处理，为后续的图像分析和目标检测提供可靠的基础。
