mdInfinity是一家地理信息数据处理和分析公司，致力于提供高价值软件来改善地理空间数据工作流程和提供高质量的交付成果。这篇题为《一种精度增强工具：基于误差的几何与概率特性进行点云降噪》的论文介绍了将mdInfinity降噪算法应用于无人机LiDAR和摄影测量点云的一些研究和结论。通过与一系列经典降噪方法的比较，说明了mdInfinity的方法在降噪能力和保留复杂几何特征方面的表现。无人机LiDAR系统采集的点云会受到一定程度的噪声影响。再加上相对较低的采样率，这可能会给准确重建LiDAR扫描的下层地物地貌表面带来挑战。一般来说，影响LiDAR点云质量的三类误差是：

系统误差，其产生的不确定性会在航带重叠区域变得明显；

随机误差，来自传感器（IMU、GNSS、LiDAR）的随机误差会产生测量噪声；

非模型误差，该误差会产生离群值。

mdInfinity开发的降噪方法旨在降低点云中存在的随机误差。这种随机误差会产生噪声，而严重误差则会产生物理模型无法解释的离群值。降噪包括去除对象表面的不确定性高频分量。因此，它需要对每个点的下层表面进行建模。降噪的主要挑战是，如何在对噪声进行高频降噪和保留点云中已有锋锐边缘与特征之间找到一个平衡点。事实上，从频率分析的角度来看，锋锐边缘类似于脉冲，具有无限的频率。因此，去除高频噪声可能会使边缘平滑，并擦除一些小的特征。这篇论文的内容包含以下几部分：

mdInfinity采用的降噪方法

降噪结果

与其他降噪方法的比较

降噪如何提高LiDAR系统的精度

摄影测量的点云结果

结论

总的来说，mdInfinity降噪方法可以帮助那些需要精确数据而又没有配备高等级LiDAR系统的点云生产商和用户。该工具具有点云细化功能，而不会对锋利边缘或特征进行过度的平滑处理。即使降噪不能提高LiDAR的分辨率，mdInfinity降噪工具也能生成干净的点云，其精度水平与高精度传感器所能获得的精度类似。