利用原始激光雷达点云数据提取渐进式建筑物轮廓线

建筑物是城市三维建模的重要元素,其轮廓信息的提取既是难点又是重点。本文提出了原始激光雷达点云数据的渐进式建筑物轮廓线提取方法。首先对原始点云数据采用渐进数学形态学滤波分离非地面点;然后使用改进的三维Hough转换分类出建筑物点云;进一步提取建筑物轮廓点,并根据相邻点方位角阈值确定建筑点云轮廓的关键点,以此简化并拟合建筑物轮廓线;最后基于轮廓线长度加权方向将建筑物轮廓规则化。结果表明,该方法大大提高了点云处理的效率和精度,可以直接从采集到的初始数据中自动化渐进式得到建筑物轮廓线信息。同时该方法对解决中小城镇建筑物体积小,距离近和屋顶坡度较大等问题具有较好的效果。     

一种复杂轮廓线的真三维TIN算法

针对多层轮廓线三维重构问题，研究了真三维复杂轮廓线的空间分布特征，通过引入参考基准面概念，提出了一种顾及局部平展特性的真三维TIN生成算法。该方法在递增生成表面过程中，利用了加权最小三角化方法，动态建立参考基准面，将三角面片自身形态和局部邻接轮廓点的相对空间关系有机地结合起来，避免了面片的遮掩重叠和自相交，使得重建表面和原始表面的拓扑差异最小。选取三维地震量测的多层反射波剖面数据进行了实验，并对不同算法得到的实验结果进行了分析比较，得出实验结论：本文算法快速可靠，重建出来的三维表面过渡光滑、自然，更接近实际的表面形态。该方法对于石油、地质勘探三维地质构造形态辅助解译具有现实的应用意义。     

平行轮廓线自适应插值的三维表面重构算法

针对稀疏点轮廓线在三维表面重构中存在的不够光滑、匹配易出错和难以交互等问题,提出了基于轮廓线插值的三维表面重构方法,并通过实验进行验证。文章分析了三维表面重构的形式化表达方法和准则,提出了基于虚跨距解决稀疏点轮廓线三维重构的基本思想;基于同步前进算法和虚跨距,设计了自适应等比例插值的同步前进三角面镶嵌算法;针对轮廓线插值违背三角表面重构拓扑准则的规律进行了分析,提出了相应的修正算法,保证了三角网的拓扑一致性。试验结果表明:本算法所构建的三角网表面更为光滑,各个三角面的大小更为均匀,具有更好的鲁棒性和交互性,对稀疏和稠密坐标点的轮廓线均能构建出更为理想的三维表面模型。     

隧道三维点云孔洞修复方法

针对隧道三维激光扫描点云中的孔洞,设计一种基于断面轮廓的孔洞修复方法。隧道具有深长性与截面恒定性两大特征,文中基于这两大特征,利用间邻稳定轮廓拟合完整隧道修复孔洞。该方法能够对三维激光扫描点云进行圆柱投影,利用Delaunay三角构网,提出基于隧道表面三角网的孔洞识别方法,最后根据相邻隧道轮廓相似的特点,利用相邻的轮廓对孔洞进行修复。该方法能很好的修复孔洞并保留隧道结构细节,并以真实的隧道扫描数据验证算法的有效性和可靠性。     

基于直线编组的直角多边形拟合算法

提取建筑物时,图像的不准确分割或点云的随机性分布导致轮廓线不规整,需进一步拟合。目前常用方法为角点定位法和最小外接矩形拟合法,前者很难将相邻边界线拟合为正交状态,后者对于凹凸角较多的复杂建筑物轮廓拟合效果不佳。本文提出基于直线编组的直角多边形拟合算法,根据轮廓线的主方向将提取直线段分为两组,再根据直线段组的实际情况选择适用的策略进行拟合。实验证明,该方法不仅能够保持多边形的正交性,而且对于复杂轮廓有很好的拟合能力,实用性强。     

基于空间曲线重建的点云模型精化方法

提出一种将数字影像和激光点云结合进行文物精细三维重建的方法。该方法采用形态学理论在多张影像上精确提取文物轮廓,进行多视曲线匹配,并拟合成空间曲线。影像与激光点云配准后,将重建出的空间轮廓线加入激光点云中,进行轮廓约束的三角网构建,纹理映射后完成重建。该方法解决了激光点云模型边缘轮廓线缺失的问题,能够快速地重建出完整精细的三维模型。     

平面连通巷道三维实体分层建模方法

提出了平面连通巷道的分层建模解决方案:对巷道中心线进行求交点、打断操作,建立结点-路径网络拓扑图;根据外层路径优先搜索原则,提取图中所有的"闭环",获取各中心线断面数据;对闭环的边界路径进行偏移、连接操作,生成分层轮廓线;对相邻轮廓线和顶、底轮廓线分别实现巷道体的网格三角化。实验结果表明,该算法充分利用结点-路径的拓扑关系以及各中心线的断面信息,实现简单,适用于同一中段中心线任意复杂情况下的连通巷道实体建模。     

基于三角网格模型的剖面轮廓信息提取

为获得三角网格模型的剖面轮廓信息,提出分层切片和邻接排序算法。首先将模型中的三角形面片在剖切方向上分组;然后计算每一组三角形和剖切平面的交线,并按邻接顺序将交线按首尾顺序连接;最后对每一层非封闭的轮廓线进行封闭处理,并计算剖面面积。试验结果表明,该算法高效简单,能够有效地获得封闭的剖面轮廓环。     

高分辨率遥感影像中建筑物轮廓信息矢量化

针对高分辨率遥感影像的特点,提出了基于多类分割与模板匹配的建筑物轮廓矢量化方法:首先对影像进行多尺度SVM分割获取建筑物候选点;然后在Radon变换结合主轴分析获取建筑物主方向的基础上,引入多类分割思想,构建用于分割的能量函数,基于α-扩展算法解算能量函数,将轮廓线分割为3类边缘线段;接着构建形状先验的边缘模板,进行精确定位以获取边缘线的实际位置,去除锯齿状变形,降低提取结果的影响;最后相邻边缘线相正交得到拐角点,依次连接每一个拐角点,得到规则化的建筑物轮廓。相比于同类其他方法,此方法考虑了边缘点的方向信息和相邻边缘点趋于同一类的先验知识,可得到近似全局最优的边缘线段分割结果,避免了规则化过程中选择初始点和处理顺序的麻烦和不利影响,同时充分利用了影像特征,对边缘线段进行精确定位,减弱建筑物提取结果误差的影响。对不同影像的实验结果证明此方法可得到规则化的建筑物外轮廓线,不考虑提取过程中遗漏的建筑物,矢量化结果平均准确度为89%、完整度98%、几何形状相似性87%、整体质量85%。     

用“地-18”表格进行三角锁平差的公式推导和计算

在加密控制点工作中，有时在两条已知边间布设由单三角形所组成的三角锁，如图所示。如果对三角锁中的各角都进行了观测，内业计算时，必须对各观测值进行平差，生产单位多用地图出版社的“地-18”表格进行计算。下面介绍该表格依据的公式原理，及计算的步骤，以供参考。     

面向影像匹配的SUSAN角点检测

在分析比较现有角点提取算法的基础上,将SUSAN算法用于提取高分辨率影像的角点及影像匹配。针对试验中原算法在不规则纹理区提取大量冗余角点及对强边缘敏感等问题,提出按照影像局部和整体对比度的关系自适应计算灰度差阈值,使用矩形模板从边界上确定USAN区域(核值相似区)可能的范围,再检测角点的改进思路。试验证明改进后算法提取的角点位置更为准确,有效剔除了原算法检测结果中的冗余角点,提高了影像匹配速度。     

利用角点进行高分辨率遥感影像居民地检测方法

传统的城区检测方法大多是基于影像的全局特征,如纹理、光谱、形状等。当影像出现尺度、光照等条件变化时,将导致这些特征出现变化,造成算法的稳健性下降。而局部不变特征（例如,角点）却不易受到这些因素的影响。为此,本文提出一种无监督的基于角点特征的高分辨率遥感影像城区检测方法。该方法首先在传统的Harris算子的基础上,加入局部和全局约束准则检测影像中的角点,然后根据影像中角点的分布情况,自适应地构建似然函数来度量影像中每一个像素点属于城区的概率,最后采用二值分割的方法提取影像中的城市区域。实验结果表明：该方法可以快速、可靠地检测到影像中的城市区域,具有较高的实际应用价值。     

一种基于Harris-Laplace算法的亚像素角点检测方法

为了解决Harris-Laplace检测算法的角点坐标偏移与像素级角点的问题,提出了基于Harris-Laplace算法的亚像素角点检测方法。该方法首先用原始图像与高斯函数进行卷积生成多尺度空间,在原始图像和多尺度空间图像上各自提取Harris-Laplace角点;然后以多尺度空间角点为中心向原始图像投影,统计原始图像上投影区域内的角点形成角点集群,并结合多尺度空间角点响应值对集群角点进行筛选;最后采用位置(坐标)加权平均法确定角点的精确坐标。实验结果表明,该方法能够提供稳定抗噪、尺度不变的亚像素精度角点。     

Multi—scale Representation of Building Feature in Urban GIS

This paper aims at multiscale representation of urban GIS,presenting a model to dynamically generalize the building on the basis of Delaunay triangulation model.Considering the constraints of position accuracy,statistical area balance and orthogonal characteristics in building cluster generalization,this paper gives a progressive algorithm of building cluster aggregation,including conflict detection (where),object(who) displacement,and geometrical combination operation(how).The algorithm has been realized in an interactive generalization system and some experiment illustrations are provided.     

基于结构分析的线划角点检测

针对线划图影像的特点，设计了一种完整的基于结构分析的角点描述和检测算法，并能给出不同类型角点的标识码     

利用多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子

为提高角点检测算法的定位精度和对噪声的鲁棒性,提出了基于多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子。首先,利用Canny算法快速提取图像边缘轮廓;然后,划分轮廓支撑域并将其作为尺度,分别计算3个尺度下的弦角尖锐度均值,并将其累积作为角点响应函数;最后,根据每条轮廓各自的自适应阈值标记角点。实验结果表明,与现有的角点检测算法相比,该算法提高了噪声图像和模糊图像上角点的定位精度和抗噪声能力,并具有自适应性。     

等高线邻接关系的表达及应用研究

针对当前等高线数据质量控制的问题和不足,提出根据相邻等高线的高程递变规律,利用等高线的邻接关系进行质量检查的设想,进而根据2维平面中Voronoi图的概念,将之应用于等高线数据,提出等高线邻接关系的定义,并设计出等高线邻接关系的基本生成流程,生成等高线的邻接关系表.此外,提出等高线邻接程度的衡量及应用问题,讲述邻接系数的定义、计算及应用.     

基于单应矩阵约束的黑白棋盘格角点提取

针对Harris算子提取棋盘格角点存在的问题,提出基于单应矩阵的黑白棋盘格角点提取方法.方法首先通过人机交互确定角点提取范围以及计算单应矩阵;然后根据单应矩阵将物方平面上其他点映射到影像上以确定初始的角点位置;最后以初始点位为基准,根据最小距离法确定最终Harris算子角点提取结果.实验结果表明,文中提出算法能有效提取黑白棋盘格角点.     

直角点特征引导的遥感影像居民地提取方法

提出了一种基于直角点统计特征的高分辨率遥感全色图像居民地提取方法。首先,分别检测全色图像中的直角点、直线段;然后,利用直角点邻边的长度约束进一步优化直角点;接着,通过构建直角点缓冲区投影的方式生成特征图像;最后,二值化特征图像提取居民地信息。实验结果表明,与角点、直线以及未限制邻边长度直角点的统计特征对比,邻边长度约束的直角点统计特征更能反映居民地信息,有效克服了同样具有较多角点与直线特征的道路、车辆、农田田埂等地物对居民地提取的负面影响。与已有的PanTex指数方法相比,所提方法不依赖于纹理的复杂程度,有效削弱了纹理复杂的非居民地区域对居民地提取的负面影响。     

基于图段连通体的线符号提取

研究了基于符号连通体特征差异的不精准推理方法,分析了基于行邻接图的点、线、面符号图段连通体的特征,并根据三种符号在几何特征、形状特征和拓扑关系上的差异,提出了七种易于表达的特征参数,基于特征参数实现了线符号的自动提取。