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提出了一种基于点云特征图像和特征值分析的车载LiDAR点云建筑物立面位置边界的自动提取方法。首先利用车载LiDAR点云数据生成扫描区域的点云特征图像,并通过图像处理手段提取可能的建筑物目标点云;然后对提取的目标点云进行剖面分析和特征值分析,识别建筑物目标;最后对建筑物点云进行平面分割,提取建筑物立面,并对立面点云进行特征值分析,得到建筑物立面与地面交接的三维位置边界。实验结果表明,该方法能快速有效地提取车载LiDAR点云数据中的建筑物目标,同时提取的建筑物立面位置边界与原始点云能准确符合。 相似文献
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倾斜摄影测量作为一个新兴领域发展势头迅猛,在众多领域得到了广泛应用。但倾斜影像密集匹配点云处理技术研究却相对较少。倾斜影像密集匹配点云分布不均匀、表面粗糙,因而传统的激光扫描点云处理算法在用于倾斜影像密集匹配点云处理时的适用性较低。本文从倾斜影像密集匹配点云特点出发,提出了一种利用点云高程信息生成深度图像提取建筑物非连通区域,在全局范围选取种子点实现多种子点区域生长的点云快速滤波算法。实验结果表明,该算法滤波效果好、速度快,可以改善密集匹配点云部分地物底部边缘不清晰引起错分和区域生长无法分割建筑物非连通区域的问题。 相似文献
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针对机载LiDAR建筑物点云提取过程中易受植被的影响的问题,本文提出了一种机载LiDAR建筑物点云的渐进提取算法。首先通过布料模拟滤波算法对地面点云与非地面点云进行区分,在此基础上利用最大类间方差法算法（Otsu）对非地面点云进行阈值分割,提取初始建筑物点云;然后根据点云的连通性对初始建筑物点云进行密度聚类分割（DBSCAN）,剔除离群噪声点;最后通过Alpha Shape算法实现建筑物点云的边缘提取。本文选取ISPRS官网提供的3组典型城区LiDAR点云数据进行试验,试验结果表明,本文算法可达到较好的建筑物点云提取效果。 相似文献
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针对应用倾斜航空影像进行自动化建模所创建的建筑物建模存在诸如模型细节缺失,难以获取语义信息的问题,该文提出了一种采用基于语义的建模方式构建建筑物模型的方法;首先对密集图像匹配(DIM)点云进行建筑物类提取,实现场景中建筑和其它地物的分离;然后进行基于点云分割和建筑物验证的建筑物单体标注,以保证对单体建筑物的有效标记;最后利用倾斜航空影像和DIM点云的建筑物各组件的语义识别和提取算法,实现以单体建筑物为建模对象的模型重建;同时,设计适用于建筑物重建的语义建模框架,对单体语义模型进行自动化纹理映射,构建出语义化的建筑物模型。该文提出的建模关键技术方法将有助于减少城市建模成本,提高建模效率,为智慧城市基础数据的建设提供关键技术储备,并发挥相应的的社会和经济效益。 相似文献
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利用机载LiDAR点云数据进行建筑物重建是当今摄影测量与遥感领域的一个热点问题,特别是复杂形状建筑物模型的精确自动构建一直是一个难题。本文提出一种基于关键点检测的复杂建筑物模型自动重建方法,采用RANSAC法与距离法相结合的分割方法自动提取建筑物屋顶各个平面的点云,并利用Alpha Shape算法提取出各个平面的精确轮廓,根据屋顶平面之间的空间拓扑关系分析建筑物的公共交线特征,在此特征约束下对提取的初始关键点进行修正,最终重建出精确的建筑物3维模型。选取不同类型复杂建筑物与包含复杂建筑物的城市区域点云进行实验,结果表明该算法具有较强实用价值。 相似文献
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以车载激光扫描点云数据为研究对象,提出一种由粗到细且快速获取点云中建筑物3维位置边界的方法。首先,通过分析格网内部点云的空间分布特征(平面距离、高程差异和点密集程度等)确定激光扫描点的权值,采用距离加权倒数IDW(Inverse Distance Weighted)内插方法生成车载激光扫描点云的特征图像。然后,采用阈值分割、轮廓提取与跟踪等手段提取特征图像中的建筑物目标的粗糙边界。最后,对粗糙边界内部的建筑物目标点云进行平面分割,提取建筑物的立面特征并构建立面不规则三角网TIN(Triangulated Irregular Network),并在建筑物先验框架知识条件下自动提取建筑物的精确3维位置边界。 相似文献
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半自动机载LiDAR点云建筑物三维重建方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对全自动建筑物3D重建存在需要后续人工检验,且发现重建错误需要花费额外时间修改的问题,提出了一种半自动的面向对象的机载LiDAR点云建筑物3D重建方法。基于建筑物类别点云的联通分析和平面生长分割结果,提出了自动的建筑物栋数检测、单栋建筑物外轮廓提取、单栋建筑物内部结构线提取方法;同时,在计算机无法完成部分工作时,人工辅助计算机完成高程阶越线提取、识别建筑物屋顶附属物点云等工作。实验证明,该方法可以适用于高密度机载LiDAR点云数据中城区大部分建筑物的3D模型重建。 相似文献
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建筑物提取一直是机载激光点云数据处理研究的热点,其中建筑物和其他地物之间的区分是研究的核心和难点。为提高建筑物与其他地物在机载激光点云中的区分能力,提出了一种建筑物点云层次提取方法。首先,在点云滤波后,从非地面点云中提取建筑物候选区域;然后,通过形态学重建和点云平面分割方法对建筑物候选区域构建多尺度空间,并建立目标区域的拓扑关系图;最后,在拓扑关系图基础上,利用5种特征量对目标区域分类,并精确提取建筑物点云。为了测试算法的有效性和可靠性,利用国际摄影测量与遥感学会（International Society for Photogrammetry and Remote Sensing,ISPRS）提供的Vaihingen和Toronto两组测试数据集进行实验,并由ISPRS对结果进行评估,其中基于面积和目标的完整度、正确率和提取质量分别都大于87.8%、94.7%、87.3%。与其他建筑物提取方法相比,该方法在基于面积和目标的质量指标方面最为稳定。实验结果表明,在不同的城市场景下,该算法能够稳健地提取建筑物,并保持很高的正确率。 相似文献
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Segmentation of mobile laser point clouds of urban scenes into objects is an important step for post-processing (e.g., interpretation) of point clouds. Point clouds of urban scenes contain numerous objects with significant size variability, complex and incomplete structures, and holes or variable point densities, raising great challenges for the segmentation of mobile laser point clouds. This paper addresses these challenges by proposing a shape-based segmentation method. The proposed method first calculates the optimal neighborhood size of each point to derive the geometric features associated with it, and then classifies the point clouds according to geometric features using support vector machines (SVMs). Second, a set of rules are defined to segment the classified point clouds, and a similarity criterion for segments is proposed to overcome over-segmentation. Finally, the segmentation output is merged based on topological connectivity into a meaningful geometrical abstraction. The proposed method has been tested on point clouds of two urban scenes obtained by different mobile laser scanners. The results show that the proposed method segments large-scale mobile laser point clouds with good accuracy and computationally effective time cost, and that it segments pole-like objects particularly well. 相似文献
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道路边界精确提取建模是城市道路管理、智能交通规划和高精度地图制作等领域的重要课题之一。本文提出了一种基于车载激光雷达点云数据和开源街道地图(OSM)的三维道路边界精确提取方法。首先,针对原始车载LiDAR点云数据应用布料模拟滤波分离地面点,再结合相对高程分析获取道路边界点候选数据集。然后,应用OSM矢量道路网数据的节点辅助道路边界点候选点集进行分段。最后,在各分段点云数据集中基于随机抽样一致性算法获得三维道路边界点集。通过直道、弯道及高密度复杂场景3种不同类型的城区道路边界路段分类提取试验。结果表明,利用该方法进行道路边界提取的准确率和召回率分别达96.12%和95.17%,F1值达92.11%,本文方法可用于高精度道路边界的三维精细提取与矢量化,进而为智能交通与无人驾驶导航提供支撑。 相似文献
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基于LIDAR数据的建筑物轮廓提取 总被引：2，自引：0，他引：2
建筑物轮廓的准确提取是建筑物三维重建中最重要的一步。本文在研究已有建筑物轮廓提取方法的基础上,针对LIDAR离散的点云数据,提出了一种自动快速提取建筑物轮廓信息的方法。首先通过点云数据生成城市的数字表面模型(DSM)和数字地面模型(DTM)相减计算得出规则化的数字表面模型(nDSM),进而将地面点和非地面点进行分类;其次,考虑到地物的几何特性,提出一种8邻域搜索的方法对非地面点点云进行分割,得到建筑物表面点云;最后运用基于梯度图的边界跟踪的方法来获取建筑物的轮廓信息。实验表明:该方法能有效地提取建筑物轮廓。 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
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Roof plane segmentation is a complex task since point cloud data carry no connection information and do not provide any semantic characteristics of the underlying scanned surfaces. Point cloud density, complex roof profiles, and occlusion add another layer of complexity which often encounter in practice. In this article, we present a new technique that provides a better interpolation of roof regions where multiple surfaces intersect creating non-manifold points. As a result, these geometric features are preserved to achieve automated identification and segmentation of the roof planes from unstructured laser data. The proposed technique has been tested using the International Society for Photogrammetry and Remote Sensing benchmark and three Australian datasets, which differ in terrain, point density, building sizes, and vegetation. The qualitative and quantitative results show the robustness of the methodology and indicate that the proposed technique can eliminate vegetation and extract buildings as well as their non-occluding parts from the complex scenes at a high success rate for building detection (between 83.9% and 100% per-object completeness) and roof plane extraction (between 73.9% and 96% per-object completeness). The proposed method works more robustly than some existing methods in the presence of occlusion and low point sampling as indicated by the correctness of above 95% for all the datasets. 相似文献
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现有密集匹配点云数据已实现了地表3维信息的精细化表达,然而由于误匹配,此类点云往往包含一定数量粗差点并影响后续应用的处理效果。针对此类数据中误匹配所产生粗差点的剔除问题,将变差甬数引入移动最小二乘(MLS)粗差剔除算法。变差函数对MLS拟合区域内点对间的相关性进行估算,以此为依据设置权值对最小二乘的结果进行优化;然后利用MLS局部、分区域地对点云进行曲面拟合;最终根据拟合结果剔除粗差。利用A3数字测图系统生成的城区、山区密集点云数据进行实验,并将处理结果、等权MLS处理结果与人工剔除结果进行对比。实验结果表明该算法可有效对点云中的粗差进行剔除,相较于等权MLS粗差剔除算法,陔算法在城区、山区的误判率分别降低了5.16%和1.31%。 相似文献
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Progressive TIN densification (PTD) is one of the classic methods for filtering airborne LiDAR point clouds. However, it may fail to preserve ground measurements in areas with steep terrain. A method is proposed to improve the PTD using a point cloud segmentation method, namely segmentation using smoothness constraint (SUSC). The classic PTD has two core steps. The first is selecting seed points and constructing the initial TIN. The second is an iterative densification of the TIN. Our main improvement is embedding the SUSC between these two steps. Specifically, after selecting the lowest points in each grid cell as initial ground seed points, SUSC is employed to expand the set of ground seed points as many as possible, as this can identify more ground seed points for the subsequent densification of the TIN-based terrain model. Seven datasets of ISPRS Working Group III/3 are utilized to test our proposed algorithm and the classic PTD. Experimental results suggest that, compared with the PTD, the proposed method is capable of preserving discontinuities of landscapes and reducing the omission errors and total errors by approximately 10% and 6% respectively, which would significantly decrease the cost of the manual operation required for correcting the result in post-processing. 相似文献