利用影像辅助LiDAR点云数据的建筑物提取方法研究

机载LiDAR作为一种新兴的对地观测技术,能够快速地获取地表三维信息。如何从海量LiDAR点云数据中提取建筑物是数据处理中的一项关键工作。本文结合LiDAR数据和航空影像的数据特点,提出了一种航空影像辅助的LiDAR点云建筑物提取方法,首先,采用面向对象方法从航空影像中提取建筑物的轮廓;然后,以建筑轮廓信息为参考,从LiDAR点云中提取建筑物的点云数据;最后,通过实验证明该方法的有效性与可行性。     

LiDAR数据与航空影像结合的建筑物重建

探讨了结合航空影像的LiDAR数据简单建筑物重建算法,以建筑物边界、屋顶面片的自动提取及面片邻域关系的建立,重建了简单直角建筑物模型,并利用航空影像进行了精确定位。     

LiDAR点云与影像相结合的建筑物轮廓信息提取

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。     

基于边缘检测算法的LiDAR数据建筑物提取

LiDAR技术可以快速获取地形表面高精度3维信息。基于LiDAR数据提取建筑物目标是这一技术的重要应用之一。探讨了一种基于LiDAR点云数据生成不同比例尺的DSM深度影像,然后利用边缘检测算子提取建筑物边缘的方法。实验证明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LiDAR点云数据中提取建筑物边缘,并滤除了许多干扰信息。这种方法为基于LiDAR数据提取建筑物目标提供了新的思路。     

基于边缘检测算法的LiDAR数据建筑物提取

LiDAR技术可以快速获取地形表面高精度3维信息。基于LiDAR数据提取建筑物目标是这一技术的重要应用之一。探讨了一种基于LiDAR点云数据生成不同比例尺的DSM深度影像,然后利用边缘检测算子提取建筑物边缘的方法。实验证明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LiDAR点云数据中提取建筑物边缘,并滤除了许多干扰信息。这种方法为基于LiDAR数据提取建筑物目标提供了新的思路。     

基于LiDAR数据和航空影像的水体自动提取

提出将LiDAR数据对水体的敏感性与航空影像的高分辨率特征相结合的水体自动提取方法。利用SIFT算法对LiDAR强度图像和航空影像进行配准,在LiDAR高程图像上提取无回波信号的黑色区域,构建几何约束条件,排除由遮挡产生的无效区域;将水体初始位置映射到航空影像上,结合边缘信息进行区域生长,并对生长区域进行数学形态学运算,最终获取水体区域。实验结果表明,该方法可以获得很好的水体提取效果。     

结合LiDAR点云和航空影像的建筑物三维变化检测

目的 针对传统建筑物变化检测方法没有考虑高程信息的缺点,提出了一种结合LiDAR点云数据和航空影像的建筑物三维变化检测方法,可同时提取建筑物高程变化信息和面积变化信息。首先将不同时期LiDAR点云分别生成数字表面模型(DSM);然后对不同时期的DSM进行差值、滤波和形态学操作得到DSM变化区,并根据共线方程将其反投影到航空影像中,再使用航空影像的光谱、纹理等信息排除树木等伪变化区的干扰;最后计算高程变化值和面积变化值。试验结果表明该方法能定量地提取高程和面积变化信息,提供更加全面准确的建筑物变化信息。     

利用6元组松弛法自动配准LiDAR数据与航空影像

提出了利用6元组松弛匹配方法实现LiDAR数据与航空影像自动配准的方法。根据建筑物的一般建造原则定义其角点,利用同一水平面的任意3个角点组成的三角形投影前后相似的特点,采用基于6元组的松弛法匹配同名角点,最后利用投影变形规律优化匹配结果。实验证明,该方法无需航空影像内外方位元素,与尺度差异、旋转角无关,基本实现了LiDAR数据与航空影像自动、精确配准。     

利用机载LiDAR点云提取复杂城市建筑物面域

机载LiDAR技术为探测建筑物提供了大量三维点云坐标.为了能从植被中有效识别建筑物面域,首先利用渐进式TIN加密法识别非地面点云,经过移除低于地面3 m的点云和孤立点云后生成菲地面点云的二值化格网,依据自定义的分割算子打断建筑物和植被间的可能连接;然后通过区域生成算法以高差阈值来聚类二者的面域,并使用大坡度密度阈值来提取建筑物的面域;最后使用形态学闭算子填充面域孔洞并平滑其边缘.选取3个典型的复杂城市区域进行测试,结果显示,各区域的提取质量与完成率均高于91％,表明该算法能够达到自动识别建筑物的目的.     

基于LiDAR点云的建筑物边界提取及规则化

在无需定义主方向及建筑物形状的前提下,提出了一种适合于各种类型建筑的边界提取算法。首先利用凸包算法进行建筑物边界点的提取及排序,接着利用分组的Douglas-Peucker(D-P)算法进行边界特征点的提取,最后实现建筑物边界弧段部分的拟合。     

基于LiDAR数据的图像边缘检测

机载激光雷达技术(Light Detection And Ranging,LiDAR)是一种集激光测距、计算机、全球定位系统和惯性导航系统等技术于一身的崭新技术,用于获取高精度、高密度的3维坐标数据.本文以机载LiDAR技术获得的数据为例,通过应用POS软件、Terra和LPS模块获得所需要的图像,并得到预期所需的图像边缘.     

融合航空影像的机载激光扫描数据分类与特征提取

机载激光扫描测距技术（LIDAR）在快速数据采集、建模、分析和使用等方面得到广泛应用。然而,目前的激光扫描数据处理技术,尤其是点云数据后处理技术方面,仍然存在许多有待改进之处。本文从硬件系统和原始数据处理入手,研究了点云数据的数据预处理、点云数据分类、点云与影像匹配以及基于匹配结果的特征提取的理论与方法。本文的主要工作在于： 1,系统总结了当前主要的机载激光扫描系统测距原理和系统组成,并给出了自2008年以来,世界上的主要机载LIDAR系统的参数对比。 2,以Leica公司的ALS50系统为例,总结了使用该系统数据采集、数据内业处理的流程。同时,研制了一个自动化处理的软件用于原始数据的自动化处理,提高用户处理效率。 3,从GPS差分数据结果出发,总结了数据处理过程的三个重要模型：载体航迹线推算模型、点云定位计算模型以及机载激光扫描角度反算模型。并以IPAS和ALSPP软件输出结果为依据,进行了模型的计算和验证。 4,将在图像直方图分割领域的两种方法：全局迭代算法和最大类间方差算法引入点云数据的分类过程。针对点云数据一般具备多对象的特点,引入多阈值的直方图分割方法。大范围区域点云的高程直方图与小范围区域点云的直方图表现不一致,因此本文提出一种多子区的直方图分割方法,实现大范围点云分类。 5,将在模式识别和对象跟踪领域应用广泛的Mean Shift算法引入到点云数据分类过程中,总结提出了基于Mean Shift算法的点云数据分类方法。 6,提出一种新的分类方法：基于三维数学形态学的点云数据分类方法。在点云数据三维数字图像表达的基础上,扩展形态学膨胀和腐蚀运算的空间适用性,将二维的膨胀和腐蚀运算扩展到三维空间。对点云数据三维数字图像进行膨胀运算,然后通过聚类分析,得到连接成片的像素（点云片）,并以此为依据,分类点云数据。 7,总结了点云数据与航空影像进行两种匹配方法：粗匹配和三维数学微分纠正。并提出了一种拟合选取特征点方法用于粗匹配过程。 8,基于点云和影像的融合结果,扩展了Mean Shift算法的应用范围,尝试对多维异源点云数据进行目标分类。该方法可将光谱和回光强度信息一起参与Mean Shift算法的计算。 9,在目标分类的基础上,使用二维形态学方法对分类后的点云进行了分割处理和边缘特征提取。经过点云分割,可得到每个对象的点云以及对象的二维边缘特征。 10,基于点云与影像的融合结果,考虑LIDAR系统采用激光的特定光谱特性,提出基于融合结果的影像水体提取方法。通过由点云形成的不规则三角网对水体区域进行大致定位和提取,并采用Mean Shift算法对水体进行精化,得到精确的水体边缘。本文的创新点主要在于： 1,提出一种点云的扫描角度计算验证模型。基于航迹线数据和点云数据,该模型可以反算激光扫描角。 2,提出一种新的点云数据分类方法：基于三维数学形态学的点云分类方法。 3,提出一种融合点云的航空影像水体特征提取方法。     

基于航空影像的屋顶半自动重建研究

以航空影像为数据源,设计了一套完整的屋顶快速半自动建模方案。整个建模流程可分为数据获取、数据预处理、几何建模、纹理映射4个阶段。在数据获取阶段,定义了适合于后续建模的两种房屋的屋顶编码方式。在几何建模阶段,利用带约束条件的Delaunay三角构网来构建复杂屋顶几何结构。在纹理映射阶段,提出了一种纹理优化选择算法,选择最佳纹理进行贴图。实验结果表明,此半自动建模方法重建屋顶模型正确率高,纹理贴图精度满足要求。     

基于法向量密度聚类的LiDAR点云屋顶面提取

针对现有算法从LiDAR点云中提取复杂建筑物屋顶面不完整、阈值难以设置的问题,提出一种结合点云空间分布的法向量密度聚类提取屋顶面点云方法。通过构建Delaunay三角网,计算建筑物LiDAR点云的法向量;在分析建筑物点云空间和法向量分布特点的基础上,定义一种邻域关系度量屋顶面点云之间的相似性,并利用提出的算法聚类建筑物点云,得到屋顶面片点云粗提取结果;通过构建屋顶面片缓冲区,经面片处理得到建筑物各屋顶面的完整点云。选取不同复杂程度的建筑物进行实验,结果表明,算法能有效提取复杂建筑物屋顶面点云,具有较好的适应性,并能为建筑物三维重建提供可靠的屋顶面信息。     

基于小波变换的图像边缘提取算法

在给出边缘检测性能判断标准和传统的模极大值点筛选的缺陷之后,基于边缘检测提出了改进的小波变换模局部极大值点算法。在这个基础之上,又针对交通系统的实时性,提出了一种改进的边缘信息的车辆检测算法,使得对运动车辆的边缘检测具有更加良好的效果。最后通过仿真实验,证明本论文提出方法的有效性,得到了多帧道路图像的边缘,较好地解决了传统边缘检测方法在边缘检测时会出现伪边缘和有意义边缘损失这两个问题,对将来车辆交通监控系统等方面的研究起到了一定的帮助作用。     

基于LiDAR的解析空中三角测量像控点提取研究

提出了一种利用雷达数据解算航空影像的方法,即在航空摄影测量过程中用规则建筑物顶面中心作为控制点,代替传统摄影测量中的像控点。LiDAR数据中导出的中心点相当于一个带有3维坐标的单个点,能够用于空中三角测量系统,从而省去外业像控测量的步骤。利用LiDAR数据作为地面控制点进行空中三角测量的控制点加密,验证了方法的可行性,证明了LiDAR参考系中规则顶面中心点作为控制点进行空三加密可以满足丘陵地区1∶5 000比例尺成图要求。     

改进GAC模型在点云和影像自动提取建筑物边界中的应用

以自动生成测地线活动轮廓(geodesic active contour,GAC)模型的初始曲线及改进其外力为出发点,提出一种基于LiDAR点云和随机影像数据,利用改进的GAC模型进行建筑物边界提取的方案。首先利用形态学交替序贯滤波自动获得模型演化的初始曲线;进而利用LiDAR深度梯度影像改进模型演化的外力,得到了改进的测地线活动轮廓(improved geodesic active contour,IGAC)模型。仿真试验表明,采用IGAC模型,可抑制弱边界泄漏,并提高建筑物边界提取的完整性和形状精确度。