共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
面向车载激光扫描点云快速分类的点云特征图像生成方法 总被引:5,自引:0,他引:5
车载激光扫描是空间数据快速获取的一种重要手段。车载激光扫描点云数据的分类和特征提取是目标识别与三维重建的基础。本文以车载激光点云数据为研究对象,提出了一种适合于其快速分类与目标提取的点云特征图像生成方法。该方法首先将扫描区域进行平面规则格网投影,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、点密集程度等)确定激光扫描点的定权,从而生成车载激光扫描点云的特征图像。利用生成的点云特征图像,可采用阈值分割、轮廓提取与跟踪等手段提取图像分割的建筑物目标的边界,从而确定边界内部点云数据,实现目标分类与提取。本文以Optech公司的车载激光扫描数据为实验对象,验证了本文提出方法的可行性和实用性。实验结果表明,该方法能快速有效分离出车载激光扫描点云中的地面数据、建筑物数据等。 相似文献
3.
4.
建筑物提取一直是机载激光点云数据处理研究的热点,其中建筑物和其他地物之间的区分是研究的核心和难点。为提高建筑物与其他地物在机载激光点云中的区分能力,提出了一种建筑物点云层次提取方法。首先,在点云滤波后,从非地面点云中提取建筑物候选区域;然后,通过形态学重建和点云平面分割方法对建筑物候选区域构建多尺度空间,并建立目标区域的拓扑关系图;最后,在拓扑关系图基础上,利用5种特征量对目标区域分类,并精确提取建筑物点云。为了测试算法的有效性和可靠性,利用国际摄影测量与遥感学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing,ISPRS)提供的Vaihingen和Toronto两组测试数据集进行实验,并由ISPRS对结果进行评估,其中基于面积和目标的完整度、正确率和提取质量分别都大于87.8%、94.7%、87.3%。与其他建筑物提取方法相比,该方法在基于面积和目标的质量指标方面最为稳定。实验结果表明,在不同的城市场景下,该算法能够稳健地提取建筑物,并保持很高的正确率。 相似文献
5.
陈源恺 《测绘与空间地理信息》2015,(11)
地面固定式激光扫描系统能够获取大面积高分辨率的被测对象表面三维数据,本研究通过对固定式LiDAR激光数据做初分类,从地面点中粗提取具有少量噪声的建筑墙面数据,然后利用平面区域分割算法和立面约束条件提取建筑物墙面数据。在对两份固定式三维激光扫描点云的实验中,通过对不同分辨率的数据利用本文所提算法都取得了较好的墙面提取效果,实验证明了该方法的有效性。 相似文献
6.
7.
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。 相似文献
8.
9.
建筑物点云提取是城市快速三维建模的基础。针对城区中建筑物和树木空间距离较近导致建筑物点云误提取的问题,提出一种颜色约束的欧式聚类算法。该方法利用低空拍摄可见光影像进行三维重建、获取点云数据,在建立点云K邻域索引和表面估计的基础上,以曲率最小的点作为欧式聚类的种子点,将点云的RGB值转换成Lab颜色模型,对建筑物点云的聚类提取进行约束。实验表明,该方法可以有效地解决可见光影像匹配点云中建筑物提取时将树木误提取的问题。 相似文献
10.
11.
针对现有机载激光扫描数据的建筑物提取方法过程复杂且易受植被干扰的问题,本文提出了一种利用双向布料模拟策略的建筑物提取方法。首先在正向布料模拟滤波的基础上,构建归一化数字表面模型提取过高建筑物,并采用反向布料模拟,从其余地物点中粗提取建筑物顶面点云;然后进行穿透性分析,并结合形态学操作进一步剔除错提的植被点;最后,以包含顶面点云的三维格网为种子格网,根据格网之间的邻接关系和内部点云几何特征进行约束生长,获取完整建筑物点云。试验结果表明,在复杂场景中,该方法能够有效避免植被的干扰,快速提取建筑物点云,具有提取精度高、计算时间少的优点。 相似文献
12.
提出了一种基于点云特征图像和特征值分析的车载LiDAR点云建筑物立面位置边界的自动提取方法。首先利用车载LiDAR点云数据生成扫描区域的点云特征图像,并通过图像处理手段提取可能的建筑物目标点云;然后对提取的目标点云进行剖面分析和特征值分析,识别建筑物目标;最后对建筑物点云进行平面分割,提取建筑物立面,并对立面点云进行特征值分析,得到建筑物立面与地面交接的三维位置边界。实验结果表明,该方法能快速有效地提取车载LiDAR点云数据中的建筑物目标,同时提取的建筑物立面位置边界与原始点云能准确符合。 相似文献
13.
为了获取高精度的数字表面模型(digital surface model,DSM),提出了利用离散的三维激光点云和建筑物轮廓线构建DSM的方法.首先,利用不规则三角网(triangulated irregular network,TIN)渐进滤波算法对激光点云进行预处理,得到地面点和非地面点;然后,基于高程纹理提取非地面点中的建筑物脚点,根据脚点的深度影像图,利用Canny算子提取建筑物边缘,用方位角聚类规则法对建筑物边缘规则化;最后,采用提取的离散地面点数据和建筑物轮廓矢量线构建DSM.采用柳州地区的一组机载LiDAR数据对该方法进行了实验验证,结果表明,通过该方法构建的DSM,建筑物的边缘信息比较精确. 相似文献
14.
一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法 总被引:2,自引:0,他引:2
从机载雷达点云数据中快速准确提取建筑物是当前研究的难点和热点。在对现有建筑物点云提取方法充分研究和分析的基础上,本文提出了一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法。首先根据建筑物的几何特性提取初始建筑物轮廓点;然后构建局部协方差矩阵计算点云分布特征,剔除非建筑物轮廓点;最后利用DBSCAN聚类算法对建筑物轮廓点聚类,以聚类结果为基础构建缓冲区,以缓冲区内所有建筑物轮廓点为初始种子点,采用圆柱体邻域进行多种子点区域增长,实现建筑物点云的提取。通过两组试验,共5组数据验证本文算法的性能。试验结果表明,该方法能够准确、有效地提取多层复杂的建筑物点云,效率高,且具有一定的适用性。 相似文献
15.
16.
一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
从LiDAR数据中高精度地提取建筑物屋顶面是构建屋顶面拓扑关系、实现建筑物三维模型重建的关键。本文针对现有算法提取复杂建筑物屋顶面适应性较差、精度较低等问题,提出了一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法。通过主成分分析计算点云特征,构建特征直方图,选取可靠种子点;利用提出的局部点云法向量分布密度聚类算法聚类种子点,快速准确地提取初始屋顶面片;构建基于邻域信息的投票模型,有效地解决屋顶面竞争现象。试验结果表明,本文方法可自动、高精度地提取屋顶面,对不同复杂程度的建筑物具有较好的适应性,能为建筑物三维模型重建提供可靠的屋顶面信息。 相似文献
17.
18.
分析机载LiDAR点云与影像数据特点,提出了一种建筑物点云与配准后影像相结合的建筑物轮廓信息提取方法。首先,采用α-shapes算法从点云中提取粗糙的建筑物轮廓多边形;然后,采用基于线支撑区域的直线段提取算法从影像中提取边缘信息,并利用投票机制,以点到直线的距离为因子,从中过滤出真实的建筑物边界;最后,提出一种建筑物轮廓精化的新方法,利用从影像中提取的边缘信息修正从点云中提取的粗糙轮廓,并对修正后的轮廓采用道格拉斯-普克算法去除冗余节点,采用强制相交方法恢复建筑物转角,最终得到了准确的建筑物外轮廓多边形,并通过实验验证了该方法的有效性。 相似文献
19.