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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于超体素地面显著性的机载LiDAR点云滤波方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116563177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310462360.2，技术领域涉及：G06T5/20；该发明授权一种基于超体素地面显著性的机载LiDAR点云滤波方法及装置是由张永军;范伟伟;刘欣怡设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超体素地面显著性的机载LiDAR点云滤波方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于超体素计算显著性的机载LiDAR点云滤波方法及装置，该方法首先对输入LiDAR点云进行去噪，利用一种边界保持的TBBP超体素算法实现超体素分割，根据超体素的质心坐标将超体素划分为N个方向的扫描带；将每个方向的扫描带排序并分段，计算每个分段的计算显著性值；将显著性值作为协调因子，构造最优滤波平面的能量函数并最小化该能量函数，求解最优分割平面；根据分割平面将地面点与非地面点分类，确定点云滤波结果。本发明以超体素为单位计算的显著性能够在垂直方向上对目标点云进行初步过滤，改善了具有凹陷结构的建筑物点云容易被误分为地面点的现象，能够满足山区、林地、复杂建筑物等不同地形场景下的滤波需求。

本发明授权一种基于超体素地面显著性的机载LiDAR点云滤波方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于超体素地面显著性的机载LiDAR点云滤波方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，加载点云数据并进行预处理，利用统计滤波器删除LiDAR点云的明显离群噪声点； 步骤2，对预处理后的点云进行超体素分割，超体素分辨率r由外部输入，生成保持原始局部边界的超体素点云簇，计算每个超体素单元的质心坐标； 步骤3，根据超体素的质心坐标将超体素划分为N个方向的扫描带； 步骤4，将每个方向的扫描带排序并分段，计算每个分段的显著性值； 步骤5，将显著性值作为协调因子，构造最优滤波平面的能量函数并最小化该能量函数，求解最优分割平面，根据分割平面将地面点与非地面点分类，确定点云滤波结果； 所述步骤5中，能量函数构造的具体方法如下： 步骤5.1，计算每个超体素单位内的点云的高程最小值作为当前超体素的高程值，为整块输入点云的高程最小值，将超体素点云按照高程方向离散化： 上式中，是当前超体素的高程离散化后滤波平面能取的区间的最大值，是高程离散化的单位高度；m为高程补偿系数；为超体素的候选滤波平面的高程值，n为区间内的任意整数；为超体素的候选滤波平面的高程值的集合，第t条扫描带上超体素的能量函数表达为： 其中，数据项将步骤4中计算的显著性值作为协调因子，由候选分割平面的高程值与当前超体素的高程值的高程差以及最优高程平面穿过超体素的惩罚项组成，表达为： 平滑项由当前超体素与扫描方向上相邻前一超体素的最优滤波平面高程差的绝对值组成，表达为： 步骤5.2，将每个超体素单位的N个方向的能量函数累加并最小化该函数求解最优滤波平面，基于半全局优化思想该滤波平面求解结果近似于全局的最优滤波平面，即 步骤5.3，根据最优滤波平面对超体素点云按照以下计算方法进行逐点判断,若该点高程值小于所在超体素的滤波平面高程值，或者其与所在超体素的滤波平面之差的绝对值小于离散化单位，则该点为地面点，否则，该点为非地面点。

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