车载联合机载LiDAR点云数据的建筑物立面精细分割

从数据量庞大且散乱的车载LiDAR点云中分割出建筑物立面数据是一项繁琐而艰巨的工作。本文提出一种结合机载LiDAR点云的车载LiDAR点云建筑物立面分割方法。该方法在空-地点云严格配准的基础上,从机载LiDAR点云中分割出每栋建筑物的顶部点云,提取建筑物顶部外轮廓线并进行规则矢量化处理,设置轮廓线缓冲区实现立面点云的粗分割;再采用基于稳健特征值的平面拟合法对单栋建筑物的每个立面进行去噪滤波,实现建筑物立面的精细分割。试验结果证明了该算法对城市场景中车载LiDAR点云处理的有效性。     

基于深度图像的建筑物点云平面边界线提取算法

以地面三维激光扫描建筑物数据为对象,提出一种快速提取建筑物平面边界线算法。将点云数据先进行目标分割,然后转化为二维的深度图像,探测深度图像的边界,利用深度值与点云坐标的对应关系提取建筑物点云边界线。通过实际数据的实验,验证了算法的可行性。     

利用RANSAC算法对建筑物立面进行点云分割

建筑物立面点云分割是车载激光扫描数据特征提取与建模的基础.本文将随机抽样一致性算法( Random Sampling Consensus)方法引入对点云的分割中,并在判断准则中引入了点云的r半径密度,消除了噪声的影响,同时建立角度和距离两个约束条件对平面分割结果进行优化,提取出了最终的建筑物立面特征平面.     

隧道断面截取曲面拟合优化的点云简化方法

为了提高变形监测中地铁隧道断面点截取的效率,文章提出了基于kd-tree和法向量估计的局部点云简化方法,对BaySAC算法的三维激光点云二次参数曲面拟合方法进行改进:利用kd-tree建立点云数据的空间拓扑关系,计算出每个数据点的k邻域;然后使用平面拟合方法获取法矢量;最后根据点云数据法矢量变化程度,采用法矢量自适应得到压缩后的点云数据。实验证明该方法既能较大程度地简化点云,简化结果比较均匀,又具有不破坏细小特征的特点,进一步改进了BaySAC算法的二次参数曲面拟合方法。     

结合区域增长法和TIN边缘分割的建筑物立面几何特征提取

针对已分割出建筑物立面的点云数据,采用结合主成分分析(PCA)的区域增长法提取建筑物立面的平面特征,并利用结合凸壳算法的三角网轮廓提取算法实现建筑物立面几何特征轮廓边的提取。实验结果表明,该方法可以有效地从密度不均匀的点云数据中提取出建筑物立面几何特征。     

一种基于点云数据快速生成建筑物断面图的方法

提出了一种基于点云数据快速生成建筑物断面图的方法,首先利用设计的裁剪面对建筑物断面进行截取,得到该断面的边缘点云数据,形成断面边缘点云的二维平面数据;通过改进的Hough变换算法提取出共线点云,并对共线点云进行去噪、分割;采用选权迭代法拟合提取出的线状点云数据,找出各条线段端点,进而对端点进行连线绘制断面图。编程实现了基于点云数据快速生成建筑物断面图的算法,通过工程实例验证了该方法的可靠性和实用性。     

基于局部约束的建筑物屋顶点云平面分割方法

建筑物屋顶面点云分割结果的好坏对建筑物三维模型重建起着重要的作用。针对传统RANSAC算法建筑物屋顶面点云的分割问题,提出了一种基于局部约束的建筑物点云平面分割方法。利用点云局部曲面法向约束构建法向准则,利用半径约束的点云空间聚类的方法对共面屋顶面点云进行分解,从而抑制"伪屋顶面"的产生;利用局部抽样策略降低算法的迭代次数,减少运算量。实验表明该方法能够获得稳定可靠的建筑物屋顶点云分割结果,将有利于后续的建筑物三维模型重建。     

车载激光扫描点云中建筑物边界的快速提取

以车载激光扫描点云数据为研究对象,提出一种由粗到细且快速获取点云中建筑物3维位置边界的方法。首先,通过分析格网内部点云的空间分布特征(平面距离、高程差异和点密集程度等)确定激光扫描点的权值,采用距离加权倒数IDW(Inverse Distance Weighted)内插方法生成车载激光扫描点云的特征图像。然后,采用阈值分割、轮廓提取与跟踪等手段提取特征图像中的建筑物目标的粗糙边界。最后,对粗糙边界内部的建筑物目标点云进行平面分割,提取建筑物的立面特征并构建立面不规则三角网TIN(Triangulated Irregular Network),并在建筑物先验框架知识条件下自动提取建筑物的精确3维位置边界。     

一种新的点云平面混合分割方法

为了同时提高点云平面分割效率与可靠性,提出了一种新的将区域增长与RANSAC相结合的点云平面分割方法。该方法通过对八叉树节点进行平面度测试实现种子平面的自动遴选,将节点平面参数作为区域增长约束得到初始分割结果。实验证明了该方法能够高效可靠地实现散乱点云平面分割。     

车载LiDAR点云中建筑物立面的自动分割

将建筑物立面数据从散乱无序的车载LiDAR点云中分割出来是一项繁琐而艰巨的任务。本文提出基于基础地理数据辅助的分割方法:首先对基础地理数据进行要素精简,提取有效的建筑物轮廓数据;然后将提取数据转换到车载LiDAR点云数据所在坐标系中,实现坐标基准的统一;再根据建筑物立面特征设置合理的建筑物轮廓缓冲阈值,对建筑物立面点云进行自动分割;最后采用合理的质量评价机制,对分割结果进行检核和评价,实现分割结果的质量控制。实验表明文中方法简单有效。     

一种基于点云数据的建筑物平面精细分割方法

针对现有大规模点云数据平面特征分割方法中存在的错误识别、效率低、抗噪性差等问题,该文提出一种基于2D霍夫变换和八叉树的建筑物平面精细分割方法。该方法首先,对原始点云进行空间均匀降采样并向X-Y面投影,利用改进的2D霍夫变换算法提取投影后的点云线段,使用选权迭代法精确计算线段所在直线的方程及端点坐标,进一步确定立面的空间几何方程;接下来,建立原始点云数据的八叉树结构,利用端点坐标设计立方体并分割出立方体内的立面点云;最后,将立面点云从原始点云中剔除,对余下点云降采样并向X-Z面投影,重复以上过程分割水平面点云。试验验证了该文方法对建筑物面状特征分割的有效性。     

从灾后机载激光点云自动检测损毁房屋的等高线簇分析方法

利用灾后机载激光扫描点云的地震损毁房屋检测方法主要针对平面屋顶房屋,从局部分析屋顶的平面特征,导致只能有效检测屋顶严重破碎的损毁房屋。为此本文提出了一种等高线簇相似分析的地震损毁房屋检测方法,充分挖掘房屋等高线簇蕴含的房屋表面形状丰富的二维和三维信息,利用等高线簇形状相似度的归一化信息熵从整体上综合描述损毁房屋的损毁特征,并利用最大熵模型自动检测损毁房屋。采用2010年4月El Mayor-Cucapah地震断裂带激光点云数据进行了试验,证明本文提出的方法能快速、准确、可靠地检测损毁房屋。     

一种融合多源特征的建筑物三维模型重建方法

以激光点云数据和倾斜多视影像为研究对象，提出了一种结合机载点云、地面点云及倾斜多视纹理的融合多源特征的建筑物三维模型重建方法。该方法结合点云面元以及影像边界特征，利用倾斜影像的线特征对顶面及立面模型进行边界规则约束，实现了面元自动拓扑重建；通过交互编辑完成不同复杂程度的建筑模型重建，并对模型进行纹理映射。实验结果表明，该方法能够有效提升城市建筑物三维模型重建的效率和边界精度，为利用多源数据的空地联合建筑物三维精细重建提供了一套切实可行的解决方案。     

一种基于室内点云数据的建筑墙线提取

针对室内点云数据无结构化属性、数据间无连接、不承载语义信息且数据点密度高的特点,结合建筑物点云几何特征和室内导航需求,通过数据降维简化建筑几何特征提取的复杂性,提出一种基于室内点云数据提取建筑物墙线的方法。该方法首先通过向特定方向投影,利用点云密度直方图完成天花板面、地板面和房间墙面的初步分割;然后将房间墙面点云数据向地面投影,生成点云分布矩阵并将其转化为二值图,利用Hough变换算法提取直线,并利用直线方程求取交点得到备选墙线;最后将备选墙线和墙线点云二值图进行叠加从而获取最终建筑墙线。     

最小割与深度学习联合优化的室内粘连点云分割方法

随着数字城市的发展,城市三维模型重建对三维点云结构化的需求与精度要求越来越高。如何有效准确地分割室内语义模型与三维重构是当前研究的热点问题。点云分割分类是室内点云结构化的重要基础,如何将粘连点云构件进行准确分割并用于室内点云结构化,是当前城市建模的难点。本文提出了一种面向室内粘连点云数据的分割分类方法。首先,利用深度学习网络处理室内点云数据;其次,对点云数据进行标签分类,得到目标标签点云;然后,利用欧氏算法对目标点云进行聚类分割,通过室内语义构件包围盒信息计算各目标中心点坐标与水平半径;最后,利用点云最小割实现室内粘连点云的准确分割。利用3组室内场景中获取的数据对分割方法的精度及有效性进行了验证。结果表明,该分割优化方法具有较高的精度与数据完整性。     

欧氏聚类算法支持下的点云数据分割

欧氏聚类算法是多元统计中的一种重要分类方法,可以将其应用于测绘领域中点云数据的分割。本文首先计算点云数据中两点之间的欧氏距离,将距离小于指定阈值作为分为一类的判定准则;然后迭代计算,直至所有的类间距大于指定阈值,完成欧氏聚类分割。具体步骤为：①利用Octree法建立点云数据拓扑组织结构;②对每个点进行k近邻搜索,计算该点与k个邻近点之间的欧氏距离,最小归为一类;③设置一定的阈值,对步骤②迭代计算,直至所有类与类之间的距离大于指定阈值。试验证明,欧氏聚类算法对不同测量技术手段获取的点云数据均具有适用性,可以成功对点云数据进行分割,分割效果良好。     

关键点检测的复杂建筑物模型自动重建

利用机载LiDAR点云数据进行建筑物重建是当今摄影测量与遥感领域的一个热点问题,特别是复杂形状建筑物模型的精确自动构建一直是一个难题。本文提出一种基于关键点检测的复杂建筑物模型自动重建方法,采用RANSAC法与距离法相结合的分割方法自动提取建筑物屋顶各个平面的点云,并利用Alpha Shape算法提取出各个平面的精确轮廓,根据屋顶平面之间的空间拓扑关系分析建筑物的公共交线特征,在此特征约束下对提取的初始关键点进行修正,最终重建出精确的建筑物3维模型。选取不同类型复杂建筑物与包含复杂建筑物的城市区域点云进行实验,结果表明该算法具有较强实用价值。