《PCL点云库学习VS2010(X64)》Part 51 PTDV0.2迭代加密三角网算法V0.2

《PCL点云库学习&VS2010(X64)》Part 51 PTDV0.2迭代加密三角网算法V0.2

1、利用实际点云测试初级版本的渐进加密三角网算法：

1、获取最低点
2、构建初始三角网
3、更新最低点
4、更新三角网
5、获取地面点

2、测试效果：
第一组：建筑物尺寸40m
原始构网图：

原始点云（左）与地面点云（右）对比图：

其他滤波算法得到的地面点（左）与该算法得到的地面点（右）对比图：

第二组：建筑物尺寸15m
原始构网图：

其他滤波算法得到的地面点（左）与该算法得到的地面点（右）对比图：

第三组：建筑物尺寸8m
原始构网图：

其他滤波算法得到的地面点（左）与该算法得到的地面点（右）对比图：

第四组：建筑物尺寸5m
原始构网图：

其他滤波算法得到的地面点（左）与该算法得到的地面点（右）对比图：

3、总结：
缺陷：
1、前三个测试中看出建筑物尺寸的设置会影响到边界点的获取，从而导致边界点的丢失；
2、第四个测试中可以得到原始数据中的坡度处点云，但是获取的地面点云变稀疏，同时地面点上方悬浮着植被点，也就是误分点（此处与迭代距离、迭代角度有关）；
3、没有对算法调整，参数自适应，自动调节，获取最优地面点。

待改进：
1、构网应考虑到原始点云的包围盒信息，利用受限CDT算法来构网，会将边界点包围进来，不至于丢失大量边界点。
2、自适应参数调整，可以考虑渐进算法；
3、针对复杂地形的测试及算法整体的鲁棒性有待提升。
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改进后的算法效果，目前测试诸多算法，鲁棒性、性能和效果最好：
测试数据与效果：
第一组：

第二组：
原始数据（自带地面点与非地面点类别）

效果：

第三组：
四块带建筑的点云

效果对角两块：

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