基于Otsu的建筑物点云分割改进算法

提出了一种基于Otsu的建筑物点云分割改进算法,针对传统Otsu分割算法在精确性方面的不足提出2点修改意见。首先根据投影点密度理论将三维点云转换为二维灰度图像,再利用Otsu算法及其改进算法对图像进行分割。采用Riegl公司VZ-400激光扫描仪采集的武汉大学信息学部第一教学楼的点云进行分割处理,并与传统的Otsu分割算法进行对比。结果表明,该算法分割正确率可达96.54%,远高于改进前的72.82%。     

基于Otsu算法与改进区域生长算法的道路点云提取

针对车载激光扫描获取的道路点云数据分类问题多的难点,本文提出了一种基于最大类间方差(Otsu)算法与改进区域生长算法的道路面提取方法。原始点云中非地面点滤除依靠Otsu算法自适应计算出分割阈值;随后分别计算点云的法向量与曲率;最终将法向量相似度作为约束条件,使用改进区域生长算法进行道路面精确提取。通过两段典型的城市道路点云数据为例,试验结果表明,本文方法提取道路面结果的准确度(C_R)、完整度(C_P)以及提取质量(Q)均大于94%,充分证明了该方法的有效性。     

利用改进的SUSAN算法提取航空影像中孤立的特征点

本文针对地形起伏较大、无明显建筑物的航空影像,分析了SUSAN算法角点检测理论,提出一种提取孤立特征点的方法.该方法先对图像进行梯度幅值运算,然后对梯度幅值进行Otsu法阈值分割,设计模板并对孤立特征点进行套合,最后利用SUSAN算法计算原始影像的角点初始响应,经过非极大值抑制提取孤立特征点.经实骑证明,与传统的Har...     

Otsu多阈值算法推广实现

遥感图像处理中的地物分割是分析和解译遥感图像的必要环节。本文分析了Otsu算法进行阈值分割的原理和有效性,针对Otsu多阈值分割算法计算效率低的缺点,提出了用Nelder-Mead单纯形法对Otsu的多阈值分割进行优化。将优化的Otsu算法与传统方法进行了比较,从理论分析和实验结果来看,此方法不仅能获得与传统方法分割一致的结果,而且应用到大尺寸遥感图像的多阈值分割中大大提高了分割效率。     

基于Otsu方法点云粗分类的渐进三角网滤波算法研究

针对传统渐进三角网滤波方法需要针对不同的地形条件频繁调整滤波参数,并且对低矮地物滤波效果较差等问题,结合图像分割中的Otsu方法,提出一种基于Otsu方法点云粗分类的渐进三角网滤波算法。在对原始点云数据粗分类的基础上,以点云类别属性引导滤波过程。实验结果表明,方法简单可行,可以有效地控制低矮点被误分类成地面点的可能性,提高滤波处理结果的准确性。     

机载LiDAR建筑物点云渐进提取算法

针对机载LiDAR建筑物点云提取过程中易受植被的影响的问题,本文提出了一种机载LiDAR建筑物点云的渐进提取算法。首先通过布料模拟滤波算法对地面点云与非地面点云进行区分,在此基础上利用最大类间方差法算法（Otsu）对非地面点云进行阈值分割,提取初始建筑物点云;然后根据点云的连通性对初始建筑物点云进行密度聚类分割（DBSCAN）,剔除离群噪声点;最后通过Alpha Shape算法实现建筑物点云的边缘提取。本文选取ISPRS官网提供的3组典型城区LiDAR点云数据进行试验,试验结果表明,本文算法可达到较好的建筑物点云提取效果。     

一种改进的超体素与区域生长点云分割方法

点云分割作为识别地理场景的空间特征、探索和记录空间信息的关键处理步骤,其分割精度直接影响后续三维场景重建、地物特征提取等应用的效果。针对传统区域生长点云分割算法的不稳定等问题,本文结合超体素和区域生长算法对点云数据进行分割,并利用点云自身的色彩信息进一步改进分割结果。试验结果表明,相较于传统的区域生长和已有的结合超体素与区域生长的分割算法,本文算法对点云数据分割的效果更好,且其精确率与召回率均有提高。     

联合点云压缩的多特征融合点云语义分割方法

针对PointNet++对点云空间相关性特征提取能力不足,同时难以适用于大场景高密度LiDAR点云语义分割的问题,提出一种联合点云压缩的多特征融合LiDAR点云语义分割方法。首先利用点云压缩算法降低点云密度,并使用PointNet++提取简化点云的深度语义特征,再利用拟合算法计算完整点云的深度特征;之后提取人工设计的空间相关性特征与深度特征进行串联;最后利用随机森林算法对完整点云进行语义分割。通过在ISPRS提供的LiDAR点云语义分割标准数据集进行实验,证明提出方法的有效性,总体精度较PointNet++提升了5.3%。     

基于维度特征的RANSAC建筑物点云分割算法

提出一种以建筑物表面形状特征为分割依据的改进RANSAC点云分割算法。该算法以主成分分析算法为基础计算维度特征和熵函数,并以熵函数最小准则确定最优邻域,继而进行表面形状分类,运用法向量夹角作为约束条件对分类结果进行优化。将分类结果作为随机抽样一致性(RANSAC)点云分割算法的模型选择依据,进行建筑物表面分割,采用法向量和距离等约束条件对分割结果进行优化,从而分割出具有不同形状的特征表面。实验表明:文中提出的改进的RANSAC点云分割算法是可行的,能有效保留表面特征。     

基于聚类与重构的河流区域滤波方法

研究河流区域水体点云的分布特征与相互关系,提出基于特征聚类的点云分割与基于LLE算法的邻近点点云重构滤波方法。通过统计网格内点云的特征参数,进行点云分割并滤除水面点,再利用LLE算法的邻近点构建约束条件进行点云重构,分离近岸船只点云与岸堤点云的边缘,最后利用船只点云的独立性进行二值连通域标记与滤除,从而实现河流区域的点云滤波。实验表明,该方法能够滤除90%以上的水面点云与大部分船只点云。     

三维点云的分割及骨架提取研究

针对在三维点云环境下分离目标物体所出现的过度分割问题,提出一种结合随机抽样一致性和颜色差值区域聚类的分割方法。首先利用RANSAC算法去除场景中大部分平面,使得目标物体和连成片的点云脱离,然后结合点云的距离阈值和目标颜色差值,得到目标点云数据。针对L1中值算法对曲率较大模型的骨架提取存在的不足,进行了改进。通过L1中值算法对点云模型进行骨架提取,得到点云的骨架点,然后沿端点方向向外进行最大内切球的球心提取,最后连接多个球心及骨架末端点,得到符合人类视觉效果的骨架。改进的算法提高了L1中值对曲率较大点云骨架提取的准确性。     

利用特征点采样一致性改进ICP算法点云配准方法

针对传统迭代最近点算法(ICP)对点云初始位置要求高、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于特征点采样一致性算法改进ICP算法的点云配准方法.首先使用体素网格法采样,通过法向量邻域夹角特性提取特征点并建立快速点特征直方图(FPFH)进行特征描述;然后使用采样一致性算法(SAC-IA)粗配准计算出点云的初始坐标变换,进而使点云获得较好的初始位置;最后通过K维树近邻搜索改进ICP算法,完成点云精确配准.实验结果表明,所提出的方法能够提供良好的初始位置,提高传统ICP算法点云的配准精度和收敛速度.     

一种基于倾斜摄影测量点云密度自适应分割的建筑物边界提取方法

针对倾斜摄影场景中建筑物单体化问题,本文提出了基于倾斜摄影测量点云数据的建筑物识别和边界提取自动化算法。首先,对点云进行预处理,去除地面点和噪声点;然后,对点云进行二维栅格化处理,按间隔距离预分割;最后,结合改进的大津算法和区域增长算法,从预分割点云识别其中的建筑物,并提取建筑物边界点。从广东省江门市和湛江市选取两处试验区域对算法进行测试,结果表明:区域内建筑物点云均能准确被分割识别,建筑物边界提取准确度分别为87.8%与92.3%,说明本文提出的方法对于倾斜摄影测量建筑物识别和边界提取的适用性较强。     

结合图像信息的快速点云拼接算法

现有三维激光扫描设备通常配有一个同轴相机,它可以对扫描场景进行拍摄。针对带有同轴相机的激光扫描设备,本文提出了一种结合图像信息的快速点云拼接算法。与传统拼接算法同时计算点云间的旋转和平移变换不同,本文对这两种变换分别进行求解。其中,不同扫描点云间的旋转变换是利用视觉几何知识由同轴相机在不同扫描站点下拍摄的图像直接获得,而平移变换是由本文提出的改进ICP算法得到。在改进的ICP算法中,只有平移变换的3个未知量被迭代计算,其输入是去除旋转变换后的点云。试验结果表明利用图像获得的点云旋转变换具有很高的准确性;并且由于本文算法中迭代过程只针对平移变换的3个变量进行计算,因此与需要迭代计算6个变量的传统ICP算法相比,本文算法计算复杂度大幅降低,同时更易收敛于全局最优值且收敛速度有所提高。     

融合超体素与成对链接聚类的LiDAR点云分割算法

针对现有的LiDAR点云分割算法稳健性差、效率低的问题,本文提出了一种新的层次化聚类分割算法。该算法首先把点云生成自适应分辨率的超体素,然后以超体素为基元,改进成对链接的分割算法,实现三维点云的分割。试验结果表明,该分割算法与现有的分割方法相比,具有更好的稳健性和更高的计算效率,避免了点云过分割和欠分割的问题。本文算法在分割细节方面更加突出,分割结果可有效地保证后续数据处理工作的精度。     

散乱点云数据的分割方法探究

数据分割是点云数据处理流程中的一项关键技术,本文针对点云数据分割这一问题,分析了基于几何模型的分割法、欧几里德簇分割法和区域生长分割法三种点云数据分割方法的原理和算法流程,并利用实际工程数据检验了三种分割方法的效果。针对以上三种方法的优势及缺陷,本文实现了附条件的欧几里德簇分割法,该算法对欧几里德簇分割法和区域生长分割法进行融合改进,利用同一点云数据对该算法与上述算法进行比较分析,最后用一处复杂建筑物点云数据对该算法的分割效果进行再次检验,分割效果较为明显,再次证实了该算法具有较强的实用性。     

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。     

复杂屋顶平面的RANSAC优化分割方法

针对传统随机采样一致性（random sample consensus,RANSAC）算法对复杂屋顶的分割缺陷,提出一种复杂屋顶平面的RANSAC优化分割方法。首先,在点云法向量估计的基础上,利用点法式方程优化种子点选取过程,提高初始平面选择的有效性;然后,采用距离与法向加权法抑制虚假平面生成,并利用加权函数进行平面内点的迭代修正,提高面片分割的准确性;最后,利用面片竞争方法优化分割结果,实现屋顶点云的分割处理。多组点云分割实验结果表明,该方法能有效抑制虚假平面,对复杂建筑物的屋顶平面分割结果的精确率、召回率和整体精度分别达到96.8%、98.2%和95.1%。相比传统方法,该方法在点云分割结果正确率及耗时方面均有明显优势。     

基于改进RANSAC算法的屋顶激光点云面片分割方法

基于改进的随机抽样一致性算法(RANSAC)对建(构)筑物屋顶面片进行点云分割,通过改进种子点选取方式来提高面片分割的置信度,并将点到平面距离的标准差作为判断准则,以提高分割面片的准确性。同时,采用KD-Tree组织点云,根据空间平面的法向量、连通性分析、点云的R半径密度对分割的面片进行优化处理,试验证明该方法能有效地对建筑物屋顶面片进行点云分割。     

车载激光扫描点云滤波方法研究

针对传统的点云滤波算法存在阈值单一、地面点提取准确低的问题,本文提出了一种改进自适应阈值滤波算法。首先通过对点云数据进行二维投影并进行格网化处理;其次通过格网内最低点进行混合最小二乘曲面拟合;最后通过一级滤波阈值与自适应阈值实现非地面点滤波。为了对本文提出的自适应阈值滤波算法的有效性进行检验,分别使用城市中心道路与郊区道路点云数据进行算法实验。结果表明,本文提出滤波算法对城市中心道路点云滤波结果的一类误差、二类误差、总误差分别为4.6%、2.3%、3.7%;对郊区道路点云滤波结果的一类误差、二类误差、总误差分别为5.4%、7.1%、6.5%。相比于传统的移动窗口滤波算法,本文滤波算法无论是一类误差、二类误差还是总误差均更低,可准确区分出地面点与非地面点,表现出了更好的点云滤波性能。