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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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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。 相似文献
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针对车载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云数据的不完整性问题,提出一种车载LiDAR点云数据分割以及基于分割后点云数据的半自动化建模方法。首先对点云数据进行标准格式转换及稀化;然后以不同地物的属性和几何特征为分割条件,分别建立道路、建筑物、树和路灯等附属设施的三维模型,并利用车载以及航空图像的纹理信息辅助建筑物的立面和顶面三维建模;最后以真实街景为实验区,基于拓普康IP-S2车载LiDAR点云数据,完成该街景的分割与建模。实验结果表明,该文提出的点云数据分割与街景地物重建方法比较简单,可实现道路和建筑物的半自动化分割;利用成熟的建模软件和方法,实现了建模的完整性和较强的可靠性。 相似文献
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满丹 《测绘与空间地理信息》2017,40(5)
交通标线,作为道路上重要的交通标识,为司机和行人提供重要的引导信息。车载激光扫描系统(车载LiDAR)可以快速获得被测目标的表面三维坐标信息,为提取高精度三维交通标线提供了可靠数据源。本文通过分析道路点云数据的平面距离、点云强度、点云密度等特征,将点云数据归化成地理参考强度图像。针对生成的二维参考图像,充分借鉴图像处理中目标分类与识别的手段,将交通标线信息准确提取出来。实验表明,该方法可行、有效。 相似文献
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使用LiDAR单一数据进行点云分割工作时,基于斜率的严格分割LiDAR点云的方法不能很好的适应复杂地物
的分类工作。本文将LiDAR粗分割后的点云转换为高度图像和反射强度图像,并求取高度图像GLCM高度纹理。将4
种GLCM高度纹理、地面粗糙系数、平均高度和平均反射强度共7种纹理作为识别地面覆盖物的特征,并利用后向传播
神经网络(BP-ANN)方法对LiDAR数据进行地物识别。实验表明,这种方法能够从LiDAR独立数据源中有效的实现地
物分类,实验获得的精度大于90%。与传统的最大似然法进行对比,BP-ANN的分类精度高于最大似然法。当预设地
面类型能同时满足被光学影像和LiDAR数据识别的条件时,LiDAR高度纹理分类与光学影像分类结果的一致性达到
76.5%。 相似文献
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针对机载LiDAR点云存在数据缺失造成的空洞问题,研究利用低空摄影测量技术,探索机载LiDAR点云空洞修复的方法。利用低空摄影测量手段获取的遥感影像可以生成高精度的修复点云,并通过将修复点云融合到原始LiDAR点云中,实现对机载LiDAR点云空洞的修复。该方法操作简单、效率高,适用于大面积机载LiDAR点云数据的批量修复,能够为城市三维精细化建模提供重要的数据支撑。 相似文献
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近年来,激光扫描测量技术得到了迅速的发展和广泛的应用,激光点云数据处理成为当前计算机科学和测绘科学等领域的研究热点。特征识别在图像数据处理中占有重要地位,在三维激光点云数据处理中,特征可以用于多站数据拼接、大数据量的简化压缩及建模,因此对特征的提取同样具有重要的研究价值。Hough变换最初用于二维图像的直线提取,后来被广泛应用于二维图像的特征识别,但其运算量极大,并且直接运用到三维可能会导致错误识别等问题。本文根据三维点云特征提取的需要,通过对二维和三维标准Hough变换的介绍和分析,结合激光点云数据处理特点,提出了一种依据法向计算结果进行Hough变换的新方法,该方法不仅能识别平面特征,还可将类似墙角等特征突变点进行有效分离,以便进行轮廓提取等操作。对模拟数据和激光扫描仪实测数据分别进行处理,平面提取的有效率和正确率达到要求,从而证明该方法能够满足点云中特征提取的需要。 相似文献
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三维绿量已成为测度城市绿化水平的重要指标。为有效实现其在城市范围内的应用,文中基于LiDAR点云数据与高分辨率遥感影像数据,将"分隔带"法与边缘特征点提取算法相结合,提出一种分层三维绿量测算方法。首先,对LiDAR点云数据与遥感影像数据预处理,包括拼接、匹配、点云去噪及压缩等,提取城市绿化区点云数据;然后,通过"分隔带"法识别不同类别植被分布区,将植被在林层尺度下分割;其次,采用冠体边缘特征点提取算法,快速构建冠体外廓;最后,应用不规则三角网TIN,对绿化植被分层建模并计算。为验证文中测算结果,选取15个随机点建立样方进行实测,经检验表明所得精度较高,能够满足城市范围内三维绿量测算的需求。 相似文献
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朱宁宁杨必胜陈驰董震 《测绘学报》2023,(2):218-229
目前,全景图像位置和姿态参数的解算多基于点特征,而场景中普遍存在的线特征尚未得到充分利用。本文提出一种点-线特征联合的全景图像位姿解算方法,不仅可用于点特征缺失场景中全景图像位姿参数的解算,而且在点特征充足的场景中可提高位姿解算的精度和稳健性。该方法中的线特征使用线上的任意两点表示,不要求全景图像和三维场景同名线上的选点具有对应关系,因而易于选取,具有极大的实用性。首先,使用直接线性变换构建点-线特征联合的全景图像位姿解算模型,并针对水平线和垂直线获取简化后的模型;然后,利用仿真道路场景,从特征点和线的不同组合方式及大姿态角两方面分析该模型的适用性,并通过人工引入不同类型及量级的点-线误差分析该模型的容差性;最后,将本文方法应用于全景图像与激光点云的融合,从理论和实践两方面证明点-线特征联合的位姿解算方法在精度、稳健性和容差性方面优于单纯的点特征解算方法。 相似文献
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建筑物轮廓作为建筑物三维重建的重要元素,在建立智慧城市和数字城市中至关重要。本文针对从机载激光雷达点云中提取建筑物轮廓数据处理的点云滤波、建筑物屋顶面提取、建筑物轮廓提取,以及提取精度评定各环节存在的一些问题,提出了一种综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法。该方法在对机载LiDAR点云数据去噪的基础上,首先利用改进的区域生长算法滤波地面点,并基于地物点到地面的归一化高程特征通过高度阈值去除高度较为低矮的地物点;再基于三维Hough变换算法从剩余建筑物和高大树木点云中提取建筑物平面;最后使用α-shape算法提取建筑物的轮廓信息。对使用RIEGLVQ-1560i机载激光雷达测量系统扫描的某城区点云数据进行计算,通过匹配度、形状相似度和位置精度等评价指标对提取的建筑物轮廓进行精度评定。结果表明,综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法可以准确提取建筑物的轮廓信息,对于大范围的建筑物轮廓提取具有稳定性和普遍适用性。 相似文献
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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。 相似文献
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以摄影测量共线方程为严格配准模型,提出了一种引入针孔成像模拟过程的单张航空影像LiDAR点云配准迭代方法,共分为3个阶段:第一,利用航空影像内参数及初始外方位元素对LiDAR点云针孔模拟成像,生成与航空影像空间分辨率、几何形变相接近且具有相同幅面大小的透视影像-LiDAR深度影像;第二,以梯度互信息作为影像相似性测度依据,实施影像金字塔、分块处理策略实现LiDAR深度影像与航空影像几何变换参数快速估计,进而依据估计参数及LiDAR深度影像、激光脚点投影关系建立LiDAR点云航空影像概略相关;第三,以LiDAR点云影像概略相关下的近似同名像点为观测值,以像点梯度互信息为权重,实施摄影测量空间后方交会计算获得优化的影像外方位元素,生成新的LiDAR深度影像并重复上述过程,直至满足给定的迭代计算条件,实现单张航空影像与LiDAR点云数据的自动空间配准。实验表明,本文方法配准精度达亚像素级且自动化程度高。 相似文献
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高精度的地面LiDAR点云配准是空间目标三维表面拓扑重建的关键,针对待配准LiDAR点云和基准LiDAR点云存在位置、姿态和比例缩放差异的问题,提出了基于直线簇的地面LiDAR点云配准方法。首先,根据直线间相交、平行和异面的拓扑关系,分别对待配准和基准LiDAR点云的直线进行聚簇,构建直线簇;然后,分别将同名直线用Plücker坐标表示,通过待配准LiDAR点云的直线簇在空间中的螺旋缩放运动,使其与基准LiDAR点云的直线簇比例尺一致,且同名Plücker直线重合,构建基于直线簇的共线条件方程,实现了比例因子和相对位姿一体化解算。实验结果表明,直线簇的螺旋缩放增强了配准方程的几何约束性,提高了抗噪声能力,实现了高精度的地面LiDAR点云配准。 相似文献
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针对地面激光雷达点云和数码光学影像非同源异质数据自动配准困难的问题,本文提出了基于互信息的两种数据同名特征高精度自动提取的方法。首先,把点云数据生成中心平面投影的反射强度图像和基于RGB信息的彩色图像,应用点云彩色图像和数码光学影像的匹配,确定点云与影像的粗配准参数;然后,对反射强度图像进行特征提取,应用粗配准参数确定其在数码光学影像上的初始位置,应用互信息实现非同源数据的高精度匹配;最后,应用罗德里格矩阵和选权迭代方法计算高精度配准参数,生成三维彩色模型。试验证明,本文方法可以解决地面激光点云和数码光学影像非同源异质数据的配准问题,具有一定的研究和应用价值。 相似文献
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同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)是摄影测量、计算机视觉和机器人学的研究热点,并广泛应用于移动测图系统、机器人、无人驾驶车等。本文提出一种针对多镜头组合式全景相机的基于特征的SLAM解决方案。首先,本文建立了鱼眼相机的高精度检校模型,以保证鱼眼相机与全景相机之间的高精度坐标转换;然后,将多镜头组合式全景成像模型嵌入SLAM的初始化、局部地图生成、关键帧选取、图优化等各个流程中。此外,考虑全景相机变形大、基线长的不利因素,本文在特征匹配、平差、特征点跟踪等SLAM的各个步骤都进行了针对性改进。本文在两套车载全景数据集共8000余张全景影像上进行试验。结果表明,本文所提出的全景SLAM很好地实现了全景相机的自动定位与地图构建功能,并达到了接近GPS参考的极高定位精度而无须借助GPS/IMU组合导航系统。相对于主流的基于平面相机的各类SLAM系统,如Mono-SLAM、Stereo-SLAM以及RGB-DSLAM,本文提出的全景SLAM可作为良好的补充,并为GPS信号失锁时的传感器定位提供廉价的自动解决方案。 相似文献
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为了探讨栅格化方法与图像分割法对海岛岸线提取的效果,本文主要研究了基于Li DAR数据利用这两种方法对某岛进行瞬时海岸线的提取。利用栅格化方法通过对Li DAR点云数据进行粗差剔除、滤波去噪、构建Terrain数据集、创建栅格表面、生成TIN模型及自动生成等高线,从而实现了瞬时海岸线的提取;利用图像分割法是通过对Li DAR点云数据进行粗差剔除、滤波处理、构建TIN模型、生成二值栅格图像、图像处理与图像边缘提取的过程实现瞬时海岸线的提取。对两种方法提取的海岸线进行叠加显示分析,试验结果表明:两种方法提取的海岸线形态结构基本吻合,海岸线提取效率较传统方法均有提高,但栅格化方法提取的海岸线比图像分割方法提取的海岸线更平滑、更细化,边缘信息较为丰富,与实际海岸线更贴切,效果更加理想。 相似文献