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顾及几何特征的规则激光点云分割方法 总被引：1，自引：0，他引：1
三维激光扫描仪能快速地获取三维场景的高精度点云数据,已成为快速三维建模的重要工具。点云分割是三维点云模型数据预处理中的首要环节,也是影响重建效率与模型质量的重要因素。以激光点云的分割为研究切入点,以八叉树空间划分方式对数据进行组织,并用八进制编码进行命名,结合K邻近搜索法获取目标点的局部邻近点,采用加权平均目标点相邻的三角面片法向量来估算单点法向量。基于投影欧氏距离拟合曲面求取曲率。量化了规则点云集的分割约束条件,采用法向量信息来进行平面点的提取,根据曲率在两个主方向上的差异性来识别和分割柱面和球面信息。试验结果表明：①基于法矢量的平面点分割效果理想;②基于曲率差异性的规则曲面点分割效果较差;③基于几何特性的规则激光点分割方法合理可行。 相似文献
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针对现有方法在较稀疏的16线激光雷达数据中提取道路边界点准确度较低的问题,本文提出一种道路空间特征与测量距离相结合的道路边界点提取方法:采用随机采样一致性(RANSAC)算法进行预处理,快速剔除道路区域外点;判断同条激光线中点与点之间的水平连续性和垂直连续性,去除大部分道路表面点;根据道路边界点的测量模型,结合原始测量距离修正保留的道路边界点,初步剔除非道路边界点;通过判断起始于被保留点的两个水平向量的夹角是否大于一定阈值,进一步精确剔除非道路边界点.试验结果表明,本文方法相对于现有方法能够较准确获取道路边界点,同时满足无人驾驶汽车环境感知的实时性要求. 相似文献
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针对建筑物点云在工程应用中存在大量数据不产生作用,只需保留建筑边界点云的问题,本文提出一种基于主成分分析法向量估计的建筑点云立面边界提取方法.该方法首先采样统计离群值去除算法对点云数据进行滤波去噪,然后采用主成分分析法估计样点表面的法线方向,最后使用角度阈值确定建筑物点云立面的边界.通过实例分析,此法能够较完整地提取建筑点云的边界特征,为相关工程应用提供了技术支撑. 相似文献
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针对点云数据采集过程中因扫描仪设站数少导致相邻的两片激光点云重叠率低,且难以高精度进行配准的问题,该文提出了一种基于重叠区域的点云配准方法。首先利用加入距离权重的法线夹角及曲率特征将点云分割成块,构建每一点云块的多维特征描述符,通过比较各点云块间的方差分布相似性提取相邻点云的重叠区域,然后将重叠区域的点云带入超四点快速鲁棒匹配(Super4PCS)算法中进行配准,根据一致性约束将最优的刚性变换矩阵应用于原始数据,得到最终的点云配准模型,最后与直接利用Super4PCS算法配准后的效果进行对比分析。实验结果表明,通过增加点云间重叠区域的提取,可以有效提高对低重叠率激光点云的配准精度,从而更有利于点云三维模型构建等后续数据处理。 相似文献
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针对三维激光扫描点云数据采集过密、冗余信息较多,现有压缩算法存在不足的问题,该文提出了基于点到平面距离的散乱点云压缩算法。将该算法与基于三角形法向量夹角和格网法两种现有算法的压缩结果进行比较,通过对比构建的空间三角网可以发现,该文算法对物体特征复杂的部位有较好的压缩效果,且在压缩率较高时,不会使较平缓的部位出现过度压缩而失真的情况。 相似文献
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针对车载激光扫描获取的道路点云数据分类问题多的难点,本文提出了一种基于最大类间方差(Otsu)算法与改进区域生长算法的道路面提取方法。原始点云中非地面点滤除依靠Otsu算法自适应计算出分割阈值;随后分别计算点云的法向量与曲率;最终将法向量相似度作为约束条件,使用改进区域生长算法进行道路面精确提取。通过两段典型的城市道路点云数据为例,试验结果表明,本文方法提取道路面结果的准确度(CR)、完整度(CP)以及提取质量(Q)均大于94%,充分证明了该方法的有效性。 相似文献
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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。 相似文献