点云高程归一化处理的 Matlab 实现方法
点云数据是三维空间中离散的点集合,常见于激光雷达、摄影测量等领域。而点云数据的高程信息对于大部分应用场景都具有重要意义,因此我们需要对点云进行高程归一化处理。本文将介绍如何使用 Matlab 实现点云高程归一化处理。
一、点云高程归一化处理原理
点云高程归一化处理的原理是通过计算点云数据中所有点的 Z 坐标值的最大值和最小值,将所有点的 Z 坐标值按照一定比例进行缩放,使得点云数据的 Z 坐标值分布在一个相对较小的范围内。具体实现过程如下:
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计算点云数据中 Z 坐标值的最大值和最小值。
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计算缩放比例 S = (Zmax - Zmin) / H,其中 H 是高程归一化处理后 Z 坐标值的最大值。
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对点云数据中所有点的 Z 坐标值按照以下公式进行缩放处理:
Znew = (Zold - Zmin) / S
上述操作后,点云数据的 Z 坐标值将被归一化到 0 到 H 的区间内。
二、Matlab 实现点云高程归一化处理
在 Matlab 中,我们可以使用以下代码实现点云高程归一化处理:
% 读取点云数据
ptCloud = pcread('input.pcd');
% 计算 Z 坐标值的最大值和最小值
zmax = max(ptCloud.Location(:,3));
zmin = min(ptCloud.Location(:,3));
% 计算缩放比例
h = max(ptCloud.Location(:,3)) - min(ptCloud.Location(:,3));
S = (zmax - zmin) / h;
% 对点云数据进行高程归一化处理
ptCloud.Location(:,3) = (ptCloud.Location