研究目的
提出一种用于移动激光扫描（MLS）点云中缺失点区域（MPR）的自动检测与测量方法，这些缺失点区域可能导致严重的道路信息丢失。
研究成果
所提出的方法能有效检测并测量MLS数据中的MPR，其中ε参数对性能影响显著。建议选择最优ε值以实现准确的MPR检测。未来研究应解决车辆路径偏差的影响，并开发更稳健的道路区域划分方法。
研究不足
该方法依赖于车辆轨迹数据，若车辆变道则可能无法准确反映道路轴线。MPR检测的质量受像素尺寸ε影响，需优化参数以获得准确结果。
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移动激光扫描数据中缺失道路点区域的自动检测方法
DOI：10.3390/ijgi8120525
期刊：ISPRS International Journal of Geo-Information
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
该论文提出了一种基于MATLAB的方法，用于检测和测量移动激光扫描（MLS）点云中可能导致严重道路信息丢失的缺失点区域（MPR）。首先利用扫描角度阈值对道路区域进行分割以实现MPR检测；其次通过栅格化将分割部分映射为像素尺寸为ε的二值图像；随后采用图像处理技术识别具有连通1像素特征的MPR并进行测量；最后将图像空间中的MPR参数重新关联至MLS数据记录的车辆路径，以便更好地理解大地平面上的MPR特性。在两个MLS数据集上的测试表明，该方法能有效检测并评估数据集中的MPR。参数ε对方法性能具有显著影响，建议针对精确MPR检测优化其取值。
作者：
Yang Ma，Yubing Zheng，Said Easa，Mingyu Hou，Jianchuan Cheng
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