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智慧城市建设需要以城市全面感知与三维建模作为空间基础,而建筑物轮廓的自动提取和规则化则是建筑物三维建模的关键。现有的规则化方法由于只利用了轮廓的局部信息,存在拐点位置极难准确判断且容易漏判误判,规则化之后的轮廓并非规范正交等问题。提出一种基于栅格填充的规则化方法,利用轮廓的整体信息进行规则化,并利用图像处理中的腐蚀、膨胀算法进行优化,无需定位拐点且规则化结果规范正交。实验分析,该算法对噪声点的抑制力强,规则化结果与实际轮廓相似性高,尤其适用于从激光雷达扫描点云、倾斜摄影密集匹配点云中提取的直角多边形建筑物轮廓的规则化。 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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以机载LiDAR点云数据为研究对象,提出一种新的基于点云数据的多层建筑物三维轮廓模型高精度自动重建方法。在已完成建筑物结构提取及轮廓规则化处理的基础上,利用多层屋顶轮廓在水平投影面内的相邻关系,将各层屋顶中同等级屋顶的相邻关系概括为平行边、不平行且不相交、相交3种相邻形式,结合多层屋顶的层级结构信息对相邻轮廓边界进行一致性处理。实验证明本文方法可以进一步消除多层建筑物各屋顶轮廓的规则化处理误差,使相邻轮廓边界在水平投影面内严格重合,同时重建后建筑物三维轮廓模型的正确性与完整性较高,拐点的定位精度优于激光点平均间距。 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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对基于LIDAR数据的建筑物重建进行研究,提出了一种自动化的建筑物重建方法.根据建筑物的边缘线通常互相垂直或平行这一特点对提取的轮廓线进行规则化.然后在屋顶三角网中随机选取种子三角形进行区域生长,将屋顶分割成不同的平面,通过平面相交得到建筑物的屋脊线.最后通过搜索离建筑物轮廓点最近的LIDAR点云,将搜索到的LIDAR点云高程值赋给该轮廓点.实验结果表明:利用该方法进行建筑物重建具有较高的精度. 相似文献
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针对高分影像建筑物提取存在错分和漏分等问题，常见的单幅影像矩形轮廓优化由于投影差、树木和阴影遮挡等问题边缘准确度不够，本文提出了一种融合多时相建筑物轮廓优化方法。首先，将两期高分影像进行匹配等预处理，利用基于偏移阴影分类验证提取建筑物初始结果。然后，分别获得两期影像中各建筑物轮廓的最小面积外接矩形，并对同名建筑物的最小面积外接矩形的各对应角点进行匹配。最后，通过对比两期影像的对应最小面积外接矩形的对应边上建筑物像素点的数量，选择像素点数量多的边作为适宜边进行平移以获得最优边，四条边都是最优边后进行直线正交得到最终符合建筑物原始形态的轮廓。试验结果表明，本文方法相比传统方法和其他轮廓优化方法在精确度和完整度上均有提高。 相似文献
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针对高空间分辨率遥感影像中建筑物信息提取与标绘问题,提出了一种MBR约束下的高分光学影像中直角建筑物信息提取与标绘方法。首先采用多尺度影像对象分割与CART决策树分类技术,提取影像中的建筑物区域;其次用Candy算子提取出建筑物的粗轮廓,并将其转化为点集形式表示;然后通过轮廓点集计算建筑物最小外包矩形（MBR）,对建筑物的轮廓进行分段拟合与优化;最后通过交点方向决策器确定建筑物的角点,依次连接各角点实现建筑物的标绘。通过计算建筑物的面积与周长,确定周长相对精度为93.3%,面积相对精度为96.1%,本文方法可以有效提高建筑物的标绘精度。 相似文献
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针对高空间分辨率遥感影像中建筑物信息提取与标绘问题,提出了一种MBR约束下的高分光学影像中直角建筑物信息提取与标绘方法。首先采用多尺度影像对象分割与CART决策树分类技术,提取影像中的建筑物区域;其次用Candy算子提取出建筑物的粗轮廓,并将其转化为点集形式表示;然后通过轮廓点集计算建筑物最小外包矩形(MBR),对建筑物的轮廓进行分段拟合与优化;最后通过交点方向决策器确定建筑物的角点,依次连接各角点实现建筑物的标绘。通过计算建筑物的面积与周长,确定周长相对精度为93.3%,面积相对精度为96.1%,本文方法可以有效提高建筑物的标绘精度。 相似文献
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建筑物轮廓规则化是城市空间信息提取和应用的基础性研究,现有方法主要集中在对单一主方向的建筑物直角化,难以应对具有多方向特征的复杂建筑物及建筑群。对此,本文提出一种基于向量重组的建筑物轮廓方向计算和规则化方法,实现对建筑物轮廓方向的定量描述,并以方向向量为约束条件加强建筑物轮廓的规则特征。通过设计建筑物轮廓向量重组法则,经过分组变换、方向计算和直角改正,获得描述建筑物轮廓的方向向量。再以方向向量作为控制条件,求解旋转基点和调整节点坐标,最终实现建筑物轮廓规则化。试验与主方向法对比,结果表明本文方法在节点整体移动距离和算法稳定性方面更具有优势,通过规则化方法可进一步减小原始数据的误差。本文方法不仅有效解决了复杂建筑物轮廓方向计算和规则化的问题,而且能够适用于建筑群的方向计算和规则化。 相似文献
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深度学习提取高分辨率遥感影像中的建筑物信息容易受到物体周围的阴影、植被等噪声干扰而使结果存在边界锯齿化、建筑物整体不规整等问题。本文提出了利用符合建筑物边界轮廓的最小外接矩形最大限度地拟合建筑物轮廓的思路。首先利用深度学习和建筑物验证处理得到的建筑物信息,对建筑物边界利用垂距法进行多边形的拟合;然后对多边形的最小外接矩形进行筛选,选取最合适的最小外接矩形边线段作为新的边界轮廓,以提高提取的精度。对多幅遥感影像进行了实验,结果表明,本文所提出的方法提高了深度学习提取的建筑物边界轮廓准确性,能更逼近真实建筑物的边界轮廓。 相似文献
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一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
从机载雷达点云数据中快速准确提取建筑物是当前研究的难点和热点。在对现有建筑物点云提取方法充分研究和分析的基础上,本文提出了一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法。首先根据建筑物的几何特性提取初始建筑物轮廓点;然后构建局部协方差矩阵计算点云分布特征,剔除非建筑物轮廓点;最后利用DBSCAN聚类算法对建筑物轮廓点聚类,以聚类结果为基础构建缓冲区,以缓冲区内所有建筑物轮廓点为初始种子点,采用圆柱体邻域进行多种子点区域增长,实现建筑物点云的提取。通过两组试验,共5组数据验证本文算法的性能。试验结果表明,该方法能够准确、有效地提取多层复杂的建筑物点云,效率高,且具有一定的适用性。 相似文献
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针对传统的建筑物提取方法精度较低和边界不完整等问题,本文提出基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。首先,采用主成分变换非监督预训练网络结构,获得待提取遥感影像特征。其次,为减少在池化过程中影像特征信息的丢失,提出自适应池化模型,通过非下采样轮廓波变换来获取影像纹理特征,并将纹理特征输入网络中参与建筑物提取。最后,将影像特征输入softmax分类器进行分类,获得建筑物提取结果。选取典型区域进行建筑物提取试验,并与典型建筑物提取方法进行对比分析,结果表明,本文提取方法精度高,并且提取建筑物的边界清晰、完整。 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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郭庆胜 《武汉大学学报(信息科学版)》1999,24(3):83
讨论了面状要素图形轮廓简化的一些规则以及面的空间知识获取方法,结合以直角方式转折的面状要素图形轮廓的特点,重点讨论了其图形渐进式简化方法。 相似文献