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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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建筑物点云提取是城市快速三维建模的基础。针对城区中建筑物和树木空间距离较近导致建筑物点云误提取的问题,提出一种颜色约束的欧式聚类算法。该方法利用低空拍摄可见光影像进行三维重建、获取点云数据,在建立点云K邻域索引和表面估计的基础上,以曲率最小的点作为欧式聚类的种子点,将点云的RGB值转换成Lab颜色模型,对建筑物点云的聚类提取进行约束。实验表明,该方法可以有效地解决可见光影像匹配点云中建筑物提取时将树木误提取的问题。 相似文献
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谢延东 《测绘与空间地理信息》2023,(12):181-184
由于建筑物立面测量过程中建筑物点云数据存在噪声,致使建筑物立面测量效果较差。使用无人机搭载三维激光扫描仪全方位采集建筑物点云数据,在此基础上,运用奇异值分解法完成建筑物点云数据配准,依据配准结果,使用逐点内插方法得到建筑物深度图像,利用双边滤波Canny算法提取深度图像内建筑物轮廓线,并通过自动计算机辅助设计软件将提取的建筑物轮廓线测制成二维建筑物立面图形,实现建筑物立面测量。实验结果表明：该方法能够精确采集规则和不规则的建筑物点云数据,并且建筑物点云数据配准和建筑物轮廓线提取效果较优良,获得的规则和不规则建筑物立面测量结果均符合工程测量规范要求。 相似文献
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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。 相似文献
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LiDAR点云数据存在数据量大、不易识别、不易处理的问题,为了解决上述问题,需要对点云数据进行分类处理。针对点云分类方法存在精度不高、处理过程复杂等难题,本文提出了一种基于高度差值的二次导数的建筑物、植被的点云分类方法,能够高效、准确地将各类点云分离。利用该方法分离点云数据,首先通过Terra Solid软件对原始LiDAR点云数据进行初步处理,去除噪点并提取出地表点云,然后利用规则建筑和不规则植被高度差异上的二次导数不同,提取出可能是建筑物或植被的点,并利用高斯偏差估计模型为建筑物、植被点的分类提供阈值,最后利用断点统计模型将建筑物、植被点云补充完整。为证明这种方法的可行性和有效性,使用Autzen_Stadium地区的LiDAR点云数据进行点云分类试验,结果表明,该方法具有可行性好、分类效果好、处理自动化等优势。 相似文献
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从数据量庞大且散乱的车载LiDAR点云中分割出建筑物立面数据是一项繁琐而艰巨的工作。本文提出一种结合机载LiDAR点云的车载LiDAR点云建筑物立面分割方法。该方法在空-地点云严格配准的基础上,从机载LiDAR点云中分割出每栋建筑物的顶部点云,提取建筑物顶部外轮廓线并进行规则矢量化处理,设置轮廓线缓冲区实现立面点云的粗分割;再采用基于稳健特征值的平面拟合法对单栋建筑物的每个立面进行去噪滤波,实现建筑物立面的精细分割。试验结果证明了该算法对城市场景中车载LiDAR点云处理的有效性。 相似文献
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面向车载激光扫描点云快速分类的点云特征图像生成方法 总被引：5，自引：0，他引：5
车载激光扫描是空间数据快速获取的一种重要手段。车载激光扫描点云数据的分类和特征提取是目标识别与三维重建的基础。本文以车载激光点云数据为研究对象,提出了一种适合于其快速分类与目标提取的点云特征图像生成方法。该方法首先将扫描区域进行平面规则格网投影,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、点密集程度等）确定激光扫描点的定权,从而生成车载激光扫描点云的特征图像。利用生成的点云特征图像,可采用阈值分割、轮廓提取与跟踪等手段提取图像分割的建筑物目标的边界,从而确定边界内部点云数据,实现目标分类与提取。本文以Optech公司的车载激光扫描数据为实验对象,验证了本文提出方法的可行性和实用性。实验结果表明,该方法能快速有效分离出车载激光扫描点云中的地面数据、建筑物数据等。 相似文献
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机载激光雷达点云（LiDAR）重建大范围建筑物模型一直是实景三维建模的热点问题,由于机载激光点云稀疏、建筑物立面数据缺失,给模型自动化重建带来了极大的挑战。为了解决该问题,本论文研究基于图优化理论重建建筑物多细节层次（LOD）模型。首先,对原始点云进行自动化滤波,分离地面点和非地面点,对地面点构建数字高程模型（DEM）,对非地面点半自动提取单体化建筑物点云。然后,基于滚球法（Alpha shape）提取建筑物边界,利用通用图优化方法（G2O）对误差线进行全局一致性改正,获得规则化的二维边框。并基于建筑物屋顶三维高程及DEM高程值重建建筑物LOD1模型。其次,根据点云的高程差异生成高程栅格图,从高程栅格图提取建筑物轮廓线,对轮廓线进行简化、规则化、聚类,并将规则后的边界线拉伸获取建筑物立面结构,弥补建筑物立面数据缺失对建模的影响。最后,将屋顶平面相交、建筑物立面裁剪,对候选平面进行二元图割全局优化,选择最能表达建筑物结构的平面,以此重建建筑物LOD2模型。本论文选择北京市2017年机载激光点云进行实验,结果表明,本文提出的方法可以稳健地重建建筑物多细节层次模型,LOD2模型距离偏差为0.... 相似文献
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Facade structures from three-dimensional (3D) point cloud data (PCD) and two-dimensional (2D) optical images can provide significant information for 3D building modeling. However, a unified data model for integrating 2D imagery pixels and 3D PCD is absent in current methods, leading to a complex implementation process, large calculations, and inefficiency. An efficient facade structure extraction method for building facades is proposed in this study. Based on the conversion matrix, 2D image and 3D PCD information are merged to build an image-based laser point cloud (ILPC) data model first. Second, both the line segment detection and random sample consensus algorithms are improved according to the structure and characteristics of the ILPC data model. Finally, building facade structures are extracted and optimized. Facade structures can be extracted accurately and efficiently by the proposed method, which contains rich information support from the ILPC data model. The proposed method extracts fine building facade structures with accuracy over 0.68 in all experiments and recall up to 0.81, which are better than the Wang method. Extracted structures constitute valuable support for numerous fields, such as 3D building modeling and building information modeling construction. 相似文献
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精准空间划分是实现室内语义建模与拓扑结构重建的重要基础。三维点云作为常用的室内空间数据载体,如何基于三维点云进行室内空间语义信息提取与规则化具有重要意义。本文提出了一种基于形态学分割方法实现室内场景的分割,并结合矢量规则化方法完成分割场景的规则化。首先,基于区域增长算法与线性拟合方法提取空间分割要素,通过平面投影生成二进制影像,进而利用距离变换和分水岭算法完成空间分割;然后,对空间分割要素进行线性拟合,进行室内空间格网划分,采用矢栅叠加方法实现空间要素规则化;最后,通过4组实际场景(包含3组ISPRS数据集及1组实际场景采集数据)进行数据验证。试验结果显示,本文提出的室内空间分割与规则化方法可以准确快速地完成室内空间要素的提取。 相似文献
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随着三维激光点云数据获取能力的提升，基于三维激光点云进行建筑物模型重建与立面测绘成为工程应用中常用的方法。三维激光点云数据能够体现建筑物丰富和直观的细节信息，然而海量数据处理给建筑物模型构建带来了极大挑战。本文通过对建筑物的三维激光点云数据进行横切得到建筑物轮廓点，并采用基于遗传算法的TSP算法对轮廓点进行处理以获取建筑物各立面的方程系数，最终实现建筑物模型的构建和获取详细的建筑物立面数据。试验结果表明，此方法可以较好地实现LOD1级建筑物模型的构建，进而为更高（LOD3）级别的建筑物模型构建提供依据。 相似文献
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南粤古驿道遗留了众多文化遗产,具有较高的历史、艺术、科学价值,但历史建筑损坏较为严重。为推进南粤古驿道活化利用,本文采用精细三维建模技术与虚拟现实（VR）技术实现了南粤古驿道的数字化保护。首先对南粤古驿道遗址进行了分析,然后从数据采集、点云数据处理、几何模型加工、纹理贴图等方面阐述对历史遗迹进行精细三维建模和VR场景构建的流程和方法。为提高点云数据处理效率,提出了基于遗传算法的欧氏聚类点云分割算法。应用结果表明,本文构建的精细三维模型及VR场景能有效还原南粤古驿道历史建筑,为古驿道与古街巷、古村落、红色革命遗址等文化自然景观的保护提供了新的思路。 相似文献
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针对传统建筑立面测量方法作业效率低下问题，笔者探索出基于三维激光扫描技术快速实现建筑立面测绘的应用方案。本文结合实际场景，通过天宝TX8激光扫描仪获取建筑点云数据，利用Trimble RealWorks软件进行点云绘图。结果表明，地面激光扫描技术可以高效地实现建筑立面测绘，具有一定的推广意义。 相似文献
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三维建模技术能够实现建筑物的数字化存档，在古建筑保护与修复和现代建筑规划与改造中具有不可替代的作用。针对倾斜摄影测量和三维激光扫描建模技术中建筑物模型存在的问题，本文提出了一种倾斜摄影测量和三维激光扫描生成三维点云模型相融合的建筑物精细化建模方法。选用无人机和三维激光扫描仪作为试验设备，利用ContextCapture、SCENE软件完成点云拼接、生产和编辑，通过ICP算法完成点云精细匹配，实现多源点云数据融合建模；对比单一建模方法模型，从纹理结构和模型精度两方面对融合建模模型进行质量评价。结果表明，融合建模模型纹理清晰，几何结构完整，模型距离中误差和高差中误差的均值均低于倾斜摄影测量模型的值，接近三维激光扫描模型。 相似文献
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利用三维激光扫描技术可对建筑立面进行数据采集,通过对采集的三维点云数据进行拼接、去噪、提取等操作可得到完整的建筑立面点云数据。本文利用三维激光扫描仪快速获取了建筑立面数据,得到高精度的三维点云,将三维点云数据导入CAD中进行绘制,可以将建筑立面各个附属物件的位置、尺寸勾画清楚,保证立面图的准确性和可用性。 相似文献
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机载LiDAR点云数据的建筑物重建研究 总被引：5，自引：2，他引：3
提出了利用机载LiDAR点云数据进行复杂平面建筑物重建的方法。首先,将提取出的建筑物点云聚类到不同的平面点集;然后,对各个平面点集进行平面拟合,采用平面相交确定平面边界,并解算出各平面边界角点的三维坐标,从而重建建筑物模型。某区域的机载LiDAR点云数据的实验结果表明,该方法能有效地重建出较复杂的平面建筑物。 相似文献