基于球面投影的单站地面激光点云直线段提取方法

由于激光点云离散分布于三维空间,导致特征计算困难,目前针对地面激光扫描点云的直线提取方法普遍存在计算量大、提取错误、或适应性不足等问题。本文提出了一种基于球面投影的单站地面激光点云直线段提取方法:首先将三维点云投影到球面上,球面投影后的三维点云保持了正确的邻接关系,同时也解决了三维数据计算量大的问题;然后,利用球面霍夫变换,正确提取球面投影后点云中的直线段特征;最后,利用稳健的直线拟合算法计算点云中的三维直线段参数。通过对室内室外场景数据的直线段提取试验及与商业软件Geomagic Studio等方法的对比试验,验证了本方法的正确性、适用性和准确性。     

基于车载三维激光扫描的道路线提取研究

近年来,随着空间信息获取技术的发展,激光扫描技术在城市三维数据采集中应用越来越广泛,本文以车载激光扫描点云数据为研究对象,利用点云数据空间分布特征和反射强度信息,结合道路标线的几何特征,提出一种快速有效地从离散点云中提取道路标识线的方法。该方法首先利用车载激光点云数据中的高程信息和反射强度信息对原始点云进行滤波。然后将分割后的点云数据投影到二维平面中,利用反射强度信息和点云空间分布信息生成点云强度特征图像,利用标线规则的几何形状,对连通区域进行道路标识线的提取。最后,基于道路标识线的语义信息,利用Hough变换对检测到的标识线进行分类和连接,从而提取完整、准确的三维道路标识线点云数据。通过居民区和高速公路扫描数据处理案例,实现了高速公路虚实标识线和干扰因素较多的居民区界线的自动提取,验证了上述道路标识线提取方法的可靠性,应用效果较好。     

一种三维激光点云中建筑物立面渐进分割方法

针对建筑物立面分割的问题,该文提出了一种三维激光点云中建筑物立面渐进分割方法。建立三维格网索引,通过分析建筑物立面在三维格网内的空间分布特征和二维平面格网内投影的线性分布特征,确定立面种子格网和投影线的拟合点,拟合投影线并基于种子格网约束生长完成每层格网中立面粗分割;使用RANSAC算法对粗分割后的立面点云进行面拟合,实现精细分割,并将各层格网中的立面进行合并,实现建筑物立面的完整分割。实验结果表明,该方法能有效地实现建筑物立面的精细化分割,有助于后续的建筑物精细三维模型重建。     

一种基于点云数据的建筑物平面精细分割方法

针对现有大规模点云数据平面特征分割方法中存在的错误识别、效率低、抗噪性差等问题,该文提出一种基于2D霍夫变换和八叉树的建筑物平面精细分割方法。该方法首先,对原始点云进行空间均匀降采样并向X-Y面投影,利用改进的2D霍夫变换算法提取投影后的点云线段,使用选权迭代法精确计算线段所在直线的方程及端点坐标,进一步确定立面的空间几何方程;接下来,建立原始点云数据的八叉树结构,利用端点坐标设计立方体并分割出立方体内的立面点云;最后,将立面点云从原始点云中剔除,对余下点云降采样并向X-Z面投影,重复以上过程分割水平面点云。试验验证了该文方法对建筑物面状特征分割的有效性。     

顾及局部特征的三维点云建筑物轮廓精确化提取

建筑物是城市的重要组成部分,从三维点云数据中精细化地提取建筑物特征是当前研究的热点。本文提出了一种顾及局部特征的三维点云建筑物轮廓精确化提取方法。首先,采用基于统计学的滤波预处理方法,分离地面点与非地面点,去除离群点,降低点云数量;然后,通过基于改进3D Hough变换的建筑物立面提取方法,提取点云数据的多立面,提高立面提取的精度和效率;最后,采用基于降维边界索引的点云轮廓精准提取方法,获取局部特征和外部轮廓特征。结果表明,该方法能够充分兼顾建筑物的整体外部轮廓及局部细节特征,高效准确地实现建筑物的精确化提取,为城市规划、城市更新等相关应用提供技术支持。     

基于直线特征检测的道路边线自动提取方法

针对如何从车载激光点云数据中快速、准确地提取道路边线的问题,本文提出一种基于直线特征检测的道路边线自动提取方法。首先对原始点云进行地面滤波,删除非地面点,获取包含道路信息的地面点云,接着把点云投影到二维图像上,根据反射强度获得平均强度图像,对平均强度图像进行LSD直线检测,获得道路边线的直线段,然后进行直线连接,把检测出来的短线段连接成长直线,最后根据直线特征提取出道路边线,并且利用定量指标对提取结果进行定量分析。实验证明,该方法提取的道路边线具有较高的准确率和完整性。     

基于建筑角点的机载和车载点云数据配准

提出一种基于建筑角点的机载和车载点云数据配准方法。首先采用随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)对建筑面片进行稳健估计,结合建筑轮廓在二维平面上投影的拟合直线,解算出建筑角点的三维坐标。利用提取到的同名角点,采用六参数转换模型计算机载和车载点云数据间的空间转换参数,进而完成机载和车载点云数据的配准。实验表明,该方法能有效地提取建筑角点,实现机载和车载点云数据的精确配准。     

自动绘制室内平面图的点云向量追踪算法

根据建筑物室内墙壁的空间姿态特征,建立了一种自动绘制室内平面图的点云向量追踪算法。首先截取一定厚度的室内墙体点云并将其投影至水平面,在投影平面上建立正方形格网,对投影后的平面点进行分割管理,并通过八邻域算法对网格内点云进行聚类。然后采用网格重心法对聚类后的点云数据进行抽稀,并根据邻域内点间距与连线向量夹角大小对抽稀后的点进行追踪排序,建立追踪方向的向量序列,结合向量序列中相邻值夹角的突变情况完成不同墙面的点云分割。最后采用最小二乘算法对分割得到的相同墙面点云进行直线拟合,求取相邻墙体直线的交点,建立房屋墙体平面投影线段及其空间连接关系,依序输出墙体投影线段,完成房屋平面图的绘制并导出DXF格式数据交换文件。通过对某小区建筑物室内扫描数据的分析,对所提算法进行验证,结果表明所提算法可准确快速地对室内三维激光扫描点云进行分析处理,并完成室内建筑物平面图的绘制。     

利用三维激光扫描技术检测建筑物平整度及垂直度

利用地面三维激光扫描仪对某建筑物进行全自动高精度立体扫描,获得目标建筑物表面的三维空间点云信息,经过研究分析提出了一种根据点云提取建筑物中心轴线的方法,采用随机采样一致性算法（RANSAC）拟合直线,并采用整体最小二乘算法拟合平面。通过分析拟合平面及拟合直线的几何特征来检测建筑物的平整度和垂直度,实测数据分析结果表明,三维激光扫描技术在建筑物立面平整度及垂直度检测中具有较高的可行性和适用性。     

三维点云边缘检测和直线段提取进展与展望

从图像中提取边缘和直线段是计算机视觉研究的热门主题,近年来,随着三维点云数据质量的不断提高,从三维点云数据中提取边缘和直线段得到了很多学者的关注,已取得了一些研究成果。本文探讨了从三维点云数据中检测边缘和提取直线段的基本思想,对已有的方法和研究现状进行了较全面的综述,介绍了具有代表性的三维点云边缘检测与直线段提取方法,并对各个方法的特点和缺陷进行了分析,最后对三维点云边缘检测与直线段提取研究的前景进行了展望。     

基于地面激光雷达点云的层析合成孔径雷达建筑物三维重构精度评定方法

层析SAR技术可以根据获取的二维SAR影像来进行城市建筑物的三维重建,在不久的将来有望成为城市多维精密监测的重要技术工具。目前,层析SAR城市建筑物三维点云的精度还没有有效的验证方法。本文提出一种基于地面LiDAR三维点云数据来验证层析SAR三维点云数据精度的方法,通过将层析SAR和LiDAR的建筑物点云分割成不同立面,进而逐个面进行立面边界提取,并以LiDAR三维点云数据作为基准,将二者的建筑物几何特征进行对比,从而验证层析SAR城市建筑物三维点云的精度。实验选取盘古七星酒店层析SAR三维点云数据与LiDAR三维点云数据进行对比分析,结果表明基于LiDAR三维点云来验证层析SAR城市建筑物三维点云精度方法的有效性和适用性。     

基于线特征的鱼眼图像与地面激光雷达点云配准

地面激光扫描数据（LiDAR）与全景图像进行联合分析在虚拟场景建设、文化遗迹保护等方面有较高的应用价值。将全景图像在其视点与LiDAR点云对齐是开展两种数据联合分析的基础,但需要克服数据维度差异转换和特征匹配的困难。本文提出了基于线特征的半自动配准方法纠正图像,将鱼眼图像和LiDAR点云投影为透视成像的柱面全景图像,采用Hough变换提取图像直线特征,并利用修正迭代Hough变换方法,实现在鱼眼全景图像视点约束下与离散激光点云的三维对齐。试验表明,该方法能在较少的人工干预下实现二维到三维数据对齐。     

基于二维投影的散乱点云曲面重建

为降低点云曲面重建的复杂度,提出了一种基于二维投影的散乱点云曲面重建方法。首先利用点云的局平特性把点云投影到二维平面,然后在二维平面上对点云进行Delaunay三角剖分,并将拓扑连接关系映射到三维空间,最后剔除三角网格模型中的非流形三角面片得到点云模型重建结果。实验结果表明,只需获取散乱点云的坐标信息,该算法就能够重建出结构形态正确、保留物体细节信息的三维模型,且该算法原理简单、容易实现,降低了曲面重建复杂度,提高了曲面重建效率。     

基于倾斜摄影线特征的建筑物模型快速重构方法

针对以点云为基础进行建筑物三维建模时存在的点云数量庞大、构网复杂等问题,提出了一种基于倾斜影像线特征进行建筑物三维模型快速重构的方法。首先对三维线特征进行仿射平面剖分以及构建特征角点;然后以特征角点为引导基于拓扑顺序进行平面构建;接着采用各种规则构建与补充平面边界形成平面块,对模型进行精纠正后生成最后的建筑物三维模型。实验结果表明,该方法可基于线特征自动完成建筑物三维模型的重构,建模效率远高于基于点特征的三维建模,且精度符合要求,其为非精细化城市建筑模型的快速批量自动构建提供了高效且实用的解决方案。     

大规模点云数据的二维与三维混合索引方法

为提高点云查询效率和按需提取数据,提出一种二维与三维混合索引的大规模点云数据管理方法。采用二维四叉树和三维最小外包盒结构管理原始点云,以3D-R树管理多站点云,利用对象关系数据库管理全部点云模型和相关属性数据。利用古建筑大规模点云数据在微机上实现了点云模型的数据存储与可视化。结果表明本方法能够管理超过10 GB级的点云模型数据和十亿级有效点,数据可视化效率较高。     

机载激光点云数据中分裂导线自动提取和重建

针对电力线精细重建问题,该文从分裂导线的空间分布特点出发,提出一种从机载激光点云数据中自动提取并精细重建分裂导线的方法,即在提取单根导线或地线点云的基础上,对分裂导线点云基于二分法提取每根分裂子导线点云,并采用随机抽样一致性算法对电力线分别在XOY平面进行二维直线拟合、在某垂直平面进行悬链线拟合。实验数据表明,该方法具有鲁棒性好、拟合精度高等特点,能精细地重建出每根分裂子导线。     

点云的高压线塔主斜材交叉点提取

针对无标志点状态下高压线塔变形监测问题,提出了基于点云的变形监测方法,该方法根据高压线塔的结构特点选取不同高度处对称分布的主斜材部分点云,通过平面分割、点云投影、边界提取、直线分割和直线拟合等过程获取交叉点坐标。采集山西柳林某高压线塔四期点云数据进行实验,利用本文方法求得高压线塔特征点坐标并与手动提取结果进行对比,证明提取方法具有一定的精度,得出高压线塔存在变形且主要因素是由不均匀下沉导致。     

倾斜摄影和激光点云技术在大比例尺测图中的应用

在传统大比例尺测图中,建筑物特征线的获取方法或精度高效率低或效率高精度低。本文通过对倾斜三维模型分析,提出了基于直线公理的建筑物特征线快速提取方法;针对高程点数据均为人工采集的现状,引入激光点云数据通过分类插值法自动生成高程特征点。研究证明,本文方法在精度与效率等方面均可取得良好效果,提高了特征线（建筑物线）、特征点（高程点）采集的自动化程度。     

一种基于点云数据快速生成建筑物断面图的方法

提出了一种基于点云数据快速生成建筑物断面图的方法,首先利用设计的裁剪面对建筑物断面进行截取,得到该断面的边缘点云数据,形成断面边缘点云的二维平面数据;通过改进的Hough变换算法提取出共线点云,并对共线点云进行去噪、分割;采用选权迭代法拟合提取出的线状点云数据,找出各条线段端点,进而对端点进行连线绘制断面图。编程实现了基于点云数据快速生成建筑物断面图的算法,通过工程实例验证了该方法的可靠性和实用性。     

基于几何特征的无人机激光雷达电力线提取

提出了一种根据几何特征计算和评价的无人机激光雷达点云数据电力线提取算法。为了减少有效点云数量,提高处理效率,首先对点云数据进行地面滤波,分离地面点与非地面点,利用距地相对高滤波从非地面点云剔除近地点;为了实现高精度电力线提取,设计了一种几何特征评价方法,选取多种特征组成特征向量,根据特征显著性赋予每一特征归一化评价分数,设置分数阈值,评分大于阈值的点投影至二维平面,通过累计概率霍夫变换以提取电力线点;最后通过主方向滤波去除残留的非电力线点,实现电力线的精化提取。两景数据试验表明,该方法能够快速高效提取电力线,试验数据的综合精确度为99.9%。