基于球面投影的单站地面激光扫描点云构网方法

为正确判断点与点之间的邻接关系,结合单站地面激光扫描点云数据的特性,提出了利用球面投影对其构建三角网的方法;讨论了球面Delaunay构网方法的若干细节;采用球面有向搜索和球面LOP局部优化算法,提高了构网时间效率;实验表明本方法能快速、有效的对单站激光扫描点云构网。相似文献   

地面固定式激光扫描点云中建筑物墙面信息的识别提取

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。     

机载激光点云数据中电力线自动提取方法

提出了一种从机载激光点云数据中自动提取电力线的方法。首先利用顾及地形起伏特征的机载激光点云自动滤波方法移除地面点,利用维数特征以及方向特征自非地面点中分割获得电力线激光点云;然后对获取的电力线点采用二维霍夫变换和最小二乘拟合的方法求取每条电力线的中心线方程,根据中心线方程求取每条电力线上的激光点完成单电力线目标提取,并考虑了电力线在水平投影面内重叠时的情况;最后根据分块质心解算方法生成每条电力线上的三维节点,输出电力线矢量。采用实际线路巡检实验采集的机载激光点云数据进行实验,实验结果表明,该方法能从机载激光点云数据中提取出完整的电力线,并具有较好的鲁棒性,对电力巡线具有一定的实际意义。     

基于球面投影的散乱点云三维建模算法实现与效果分析

介绍基于球面投影的散乱点云三维建模算法步骤,运用VC++编程语言结合OpenGL图形接口实现该算法,并结合实例说明球面投影法相对于圆柱面投影法、椭球面投影法在三维建模中的优势.     

地面激光点云强度噪声的三维扩散滤波方法

为提高点云数据质量,对点云强度进行滤波的同时保持边缘和细节特征,针对地面激光扫描点云的数据特点,研究建立了点云强度三维扩散滤波方程。深入分析扩散尺度在扩散滤波中的作用,利用信噪比作为滤波质量的定量评价方法,通过统计试验和对比试验,证明本文方法在点云强度滤波中具有较好效果。     

改进的 Hough 变换提取点云数据球面特征

提出一种改进的Hough变换用于提取点云数据中的球面特征。该方法运用"4点定位法"与Hough变换基本方法相结合,可以快速定位球心坐标和球半径并提取出球面点。为验证方法的有效性,通过Matlab建立含噪点云仿真模型,对基本方法和改进算法进行比较。实验结果表明,提取点云数据的球面特征采用改进Hough变换算法速度更快、效率更高。     

车载激光点云领域比较的道路边线提取方法

对车载激光扫描获取的高速公路信息进行研究,提出直接利用三维激光点云数据的平面和高程信息,通过点云与其邻域比较进行道路边线提取的方法。该方法提取不需要其他辅助数据,能直接从点云中自动提取出道路边线信息,对点云数据自动提取具有一定借鉴意义。     

基于机载LiDAR的电塔点云提取与重建

基于机载激光雷达点云,提出一种综合点云预处理、地面点滤波、电塔点云定位获取以及电塔结构线建模的电塔点云提取与重建方法.该方法首先对电力线路点云进行去噪等预处理,再使用渐进三角网滤波去除地面点,然后在电力线路分段的基础上,通过高程连通性定位电塔所在分段,再将电塔分段点云投影到水平面上并结合密度聚类算法和高程差特性对电塔聚...     

基于水平截面法的树木点云提取方法

本文提出了一种基于水平截面法的树木点云提取方法。首先联合三维格网和二维格网滤除地面和低矮地物的点云数据。其次运用水平截面法截取距地面一定高度的树干,将其投影到二维平面,利用八邻域算法进行聚类,根据聚类后的每一类树干点云数据,运用AlphaShape算法求取各个树干的轮廓线,将轮廓线的点连成多边形求取最小外接圆圆心即是该树的位置。最后利用树木的位置坐标和平面两点间的距离公式,依据最近距离原则遍历滤波后的点云,完成树木的分割。实验表明该方法可以较好地实现树木的提取,避免了传统树木提取方法中过度依靠经验值并且设置参数过多的弊端。     

基于预存储权值矩阵的多尺度Hough变换直线提取算法

针对Hough变换提取直线算法在速度、精度和影像大小三方面的局限,提出一种基于预存储权值矩阵的多尺度Hough变换算法。首先阐述对经典Hough变换的改进策略,对参数空间中ρ的分辨率和θ的分辨率的最佳取值也作了探讨,之后详细说明基于预存储权值矩阵的多尺度Hough变换直线提取算法。实验证明,本文提出的算法能显著提高实际影像处理的速度和直线提取的精度,特别是对比较大的影像具有计算量小、抗噪能力强等特点。     

一种由粗到精的地面激光点云多层级配准方法

提出了一种综合利用快速点特征直方图(FPFH)描述符和同名点引导ICP优化的地面激光扫描(TLS)点云配准方法。该方法包括3个步骤:1)点云金字塔构建;2)基于FPFH的粗配准;3)同名点引导的ICP精配准。首先使用体素网格滤波器构造点云的金字塔结构,在粗配准时,FPFH描述符用于金字塔顶层上点云的鲁棒匹配,在此基础上,再进行两层级同名点引导的ICP精配准优化,使用3组典型TLS点云对进行实验,结果表明本文方法可以高效地完成TLS点云的配准。     

基于地面三维激光扫描仪点云数据的去噪算法研究

原始三维激光点云数据中存在由于仪器本身、外界环境、实体表面特征等因素导致的噪点,严重影响点云质量以及后处理效果。针对地面三维激光扫描仪原始激光点云数据的去噪问题,本文进行了3种有序点云去噪算法的研究,并采用VC++编程语言进行算法的功能实现,最后选取某区域单站地面原始三维激光点云数据进行实验分析,总结了各算法的优缺点及适用条件。     

一种三维激光扫描点云拟合的抗差加权整体最小二乘法

针对三维激光扫描中点云不等精度且易受粗差影响的问题,提出了一种基于入射角定权的抗差加权总体最小二乘的拟合方法。该方法在采用入射角定权的基础上,进行基于标准化残差和中位数的抗差加权整体最小二乘估计,获得待定参数估值,并通过Gauss-Newton迭代算法,推导了模型的迭代计算方法。以平面拟合和球面拟合为例,分别通过仿真数据和实测数据对算法进行验证,结果表明,对于含有粗差的点云,新方法可以获得更为理想的参数估值,其性能优于抗差整体最小二乘和加权整体最小二乘,可以更好地进行三维激光扫描的点云拟合。     

格网邻域滤波在车载激光点云道路边线提取中的方法研究

结合城市车载激光扫描点云道路数据与地物点各自的特点和空间分布,用路面点云控制道路两侧地物点云进行滤波,从而实现道路路面点和地物点的分离,并根据城市道路中含有高出路面边缘的路缘石的结构特性设置阈值来提取路缘石,通过设置合适的格网及其邻域格网中点的密度特性进一步滤波路缘石,生成道路边线。     

从激光点云中提取古建筑线性和圆形特征的比较

对古建筑激光扫描点云进行分割、识别,并利用Hough变换和最小二乘法从点云中提取直线和圆,取得了较满意的结果。对两种算法的提取效果进行了比较。     

基于地物特征提取的车载激光点云数据分类方法

车载激光扫描测量方法较传统摄影测量方法具有更多优点,它能快速采集大面积、高精度的三维空间数据,具有广阔的应用前景。针对车载激光扫描数据的分类问题,提出了一种基于地物特征提取的点云数据分类方法,即采用主成分分析(PCA)方法,在提取多种街区地物点云数据几何特征和总结地物对象特征知识规则的基础上,根据选取的主特征设计一套阶层式的分类方法,并利用该方法对一套车载激光点云数据进行了分类试验。结果表明,该方法的分类效果良好,具有一定的实用性。