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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(9)
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。 相似文献
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针对现有3D特征点提取方法易造成边界点遗漏和尖锐点错判的问题,提出一种基于多因素参数的3D特征点检测方法.首先在3D特征点提取过程中,利用相邻投影法向夹角的大小提取边界点,以保证边界的完整性;其次针对点云尖锐点的提取,通过将k邻域中曲率权值、法向量夹角均值和距离均值用于定义特征点识别参数;然后根据曲率最大值和相邻点间的距离均值定义3D特征点识别阈值,并将识别参数与阈值进行比较而判定特征点;最后将所提出的方法分别与现有的基于曲率和法向量的3种方法进行实证分析比较,实验结果表明,基于多因素参与的3D特征点检测方法能够有效识别出点云尖锐点,并且能够保证边界点的完整性. 相似文献
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利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的作用，但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常会导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变，在特征点提取过程中产生大量冗余点，增加了图像配准的难度。本文提出一种基于特征点的小型无人机图像配准方法，该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点，同时最大化可用内点数量。所识别的冗余点当作控制点，用于控制网格代图像的运动。最后通过最大化内点和合理移动控制点来恢复图像变换。本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验，其中平均配准精度可达80.38%，并且本文方法在所有的情况下都优于5种当前流行算法。 相似文献
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针对三维激光扫描采集的地形点云,提出在高程方向进行切片分层的去噪方法。将分层提取的点云投影在平面上,对点云进行网格划分,把网格内的点云转换为二值图像,采用数字图像处理方法过滤离散的网格噪点;然后对分层提取的点云轮廓特征格网,通过对上下层轮廓边缘特征比较,获取点云的地面轮廓网格点,删除孤立噪点与非地面点。根据对不同地形的点云进行去噪实验,通过分层过滤非地面点可以得到很好的去噪效果。 相似文献
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在分析微地形特点以及现有网格DEM在表述微地形中存在的不足的基础上，提出了面向对象的数字高程模型，给出了该模型的形式化描述和以点云为数据源构建面向对象数字高程模型过程中采用的对象边界的识别、特征保持的点云疏化、基于属性近似的网格约化及对象识别等关键步骤的方法。并以实例证明了此过程的可行性。 相似文献
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智能驾驶车辆的定位和建图是智能驾驶车辆的关键技术之一,针对ORB-SLAM中的特征点提取为固定阈值的问题,本文提出了一种局部自适应阈值方法提取特征点。首先,对局部自适应阈值的计算方法进行了阐述,主要利用图像对比度设置自适应阈值;然后,在FAST算法基础上构建了高斯图像金字塔,采用灰度质心法解决特征点的尺度不变和旋转问题,在图像金字塔的每层图像中划分图像网格区域,并遍历计算每层图像网格区域的对比度来设置每个网格区域的局部阈值;最后,在每个图像网格区域中完成特征点提取并利用四叉树结构存储特征点。测试结果表明,本文算法在阴天场景提取的特征点数量比原算法提取的数量多61.9%,在光照充足场景下多23.3%;在阴天场景和光照充足场景下,本文算法提取的特征点数量的波动比原算法提取的特征点数量波动小。 相似文献
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针对特征点法视觉里程计(visual odometry,VO)中,描述子匹配算力要求较高,而光流追踪算法存在误差累积的问题,提出了一种双目混合追踪的视觉里程计算法,并通过实验对该方法的定位结果与计算效率进行分析.在该算法中,前端在影像关键帧提取ORB(oriented brief)特征点并生成路标点,优先采用Inverse Compositional光流进行追踪,使用卡方检验等检测外点;为检测定位粗差,提出通过由相邻帧位姿恢复的极线进行检验;光流追踪失败或未通过极线检验时,提取ORB特征点维持跟踪或进行重定位;同时,后端进行相机位姿、路标点联合优化以减小误差累积.实验结果表明,该算法定位精度低于ORB-SLAM2(simultaneous location and mapping)算法,但运算效率有明显提升. 相似文献
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基于点云分类常用的近邻聚类法和物体表面分割等方法,本文提出了一种基于最大网格密度的近邻聚类的方法。该方法首先对原始点云进行低点提取,设置格网的大小,在此基础上对点云数据进行去噪并进行主成分分析,再对点云空间进行均匀格网化,使具有最大密度的格网为聚类中心,加入高程、强度以及法向量等特征对分割后的点云实现了不同地物的分类,提高了运算效率,降低了错分率。 相似文献
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陈昌黎 《测绘与空间地理信息》2018,(9)
针对已有的高分辨率遥感影像道路提取算法在自动化和连贯性方面的不足,提出了一种改进的道路网智能提取方法。使用传统的模板匹配等方法进行道路追踪提取时,无法识别岔路口,需要用户进行交互操作才能让追踪朝各支路方向继续进行。针对此问题,本文提出一种岔路口探测模型,用于识别岔路并通过获取到的岔路口信息自动指导各个支路的后续追踪。将该岔路模型有机结合到已有角度纹理特征匹配算法中,使相互连通的道路仅通过一次初始点设定便能全部追踪提取出来,极大地增强了提取的自动化程度。试验表明本算法是一种稳健的道路准自动提取算法。 相似文献
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介绍了一种基于区域生长的体素滤波点云去噪算法。首先,使用体素滤波算法将点云数据体素化后,根据每个网格与最大密度网格的比值大小,将网格分为两类:大密度网格、小密度网格。然后对大密度网格使用区域生长法处理。最后,对全部数据进行区域生长处理。实验结果表明,该方法能够消除大、小尺度噪声,并且能够消除簇状噪声,且不改变点云的纹理信息。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(4)
针对城市建筑物层高变化检测难题,提出一种基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)影像密集匹配点云多层次分割的变化检测方法。首先,对多时相UAV影像匹配密集点云进行网格划分,并计算网格内部的归一化数字表面模型和差分数字表面模型两种几何形状特征以及归一化过绿指数和亮度两种光谱特征;然后,基于区域生长规则进行点云分割,并判断分割对象的变化/未变化/不确定状态,对不确定状态的分割对象,逐步严格生长准则实现多层次迭代分割,直至判断出所有点的变化状态(增高/降低/未变化);最后,综合几何形状特征及光谱特征,识别变化对象中的三维建筑物目标以明确层高变化。采用两期武汉大学UAV影像密集点云进行实验验证,结果表明,所提检测方法的检测完整率、正确率及检测质量均达到90%以上。 相似文献
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城市建筑群网格模式的图论识别方法 总被引：1，自引：1，他引：0
建筑群空间分布模式体现了城市的物质形式及其与社会经济功能之间的关系,反应了城市的空间结构特征,对于制图综合和多尺度表达等具有重要意义。结合国内外对该问题的研究,提出了基于图论的建筑群网格模式识别方法。首先分析研究了网格模式的认知特征和定义。然后利用Delaunay三角网构建建筑群的邻近关系,生成邻近图;从Gestalt视觉准则出发,基于三角剖分模型建立视觉距离;考虑直线模式的直线性、紧凑性等约束条件识别出交叉的多连通直线模式。最后对直线模式建立相交图和方向关系图,通过求解极大完全子图、连接、相交和后期修建等图运算,实现网格模式的识别。实验表明该方法能够识别出明显网格模式,其识别结果符合人类空间认知特点。 相似文献
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摘要：针对常用的空洞边界提取方法在噪声干扰和投影单值方面的缺点,提出一种能克服投影重叠问题而适用于多值曲面修复的空洞边界自动提取方法。首先求出散乱点云的K近邻,利用推进式逐层求解法ALS将各近邻域点投影至平面;然后在平面内进行网格划分及提取边界网格,在此基础上应用最小凸包法提取边界线;最后,进行空洞边界与物体本身边界的识别,为了验证其有效性,将该方法应用于后续的空洞填充及曲面重构中,并用测量采样点到所建曲面模型的最大距离和平均距离为定量评价指标进行精度分析及评价。试验结果表明,采用ALS以及最小凸包法能够保留特征和避免投影重叠,所提取的空洞边界精确,能够满足后续建模的需要。 相似文献
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LiDAR点云的分类提取是点云数据处理中的首要步骤。为了提高复杂场景中点云数据分类提取方法的适用性,文中根据三维数学形态学思想,提出一种基于地物空间形状特征的点云提取方法。方法首先建立网格索引,划分网格空间,进行点云数据组织,然后根据地物在网格空间中的形状特征设计出四种参数可控的空间网格算子,最后结合点云反射强度信息自动提取特定地物点云。通过对复杂场景中的铁路地物要素LiDAR点云中建筑、电力杆线、铁路轨道的提取和郊区机载LiDAR点云中的地面与建筑屋顶的提取,验证提取算法的适用性,为点云分类提取功能模块的程序设计提供便捷方法。 相似文献
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提出了一种提取山脊线和山谷线的新方法。基于矢量等高线,以Mean Shift思路为全局步骤,以多因素流水模型为局部追踪依据,在提取特征点的同时完成山脊线、山谷线追踪。首先建立等高线间的拓扑关系,确立追踪起点;然后分割等高线弯曲,并依此建立虚拟扇形区域;最后,建立多因素流水模型,根据"流向最大概率"原则,追踪山脊、山谷线。实验结果表明,该方法能更加准确地提取地形特征点,增强抗噪性,并在特征点提取的同时完成山脊、山谷线的连接,大大减少运算量。 相似文献
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农村宅基地面积测量工作一直存在难度大、时期长、效率慢等问题。鉴于此,首先利用激光雷达扫描技术采集农村宅基地目标点云数据,并对点云数据进行滤波去噪和配准,提取点云数据特征,识别宅基地目标,划分界址点;然后结合界址点和网格面积、数量,计算农村宅基地面积。结果表明,根据农村宅基地面积精度要求,计算得到的农村宅基地面积限差和中误差均在要求范围内,说明激光雷达扫描技术在农村宅基地面积测量中具有很好的应用效果。 相似文献