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建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法,在表面初始化过程中充分考虑数据对结构拟合的贡献。在此基础上,构建基于正则集的单体建筑物表面重建算法,实现建筑物拟合过程中的加权拟合误差、近邻结构平滑的同步优化。针对多类建筑物三维点云的实验结果表明,相比传统的建筑物重建策略,本文的加权约束方法可根据不同类型的点云数据设计自适应权重,并选择模型拟合中最优的权重函数,在高噪声、低精度点云数据下能得到更高精度的单体建筑物表面模型。 相似文献
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提出基于多核CPU的海量点云k最近邻(kNN)快速搜索算法.该算法先将点云数据按格网方式进行组织存储于外存;在搜索kNN点时,从搜索点所在的块向外扩张搜索;在多核CPU环境下采用多线程模式进行数据的内外存调度和kNN点搜索.当内存达到设定上限时,采用距离搜索点最远策略释放内存,降低内外存数据交换的频率.将该方法应用于基于kNN的滤波和格网化方法中,处理速度显著提高. 相似文献
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针对EM(Expectation Maximization)波形分解算法具有多次迭代和大量乘、除、累加等高密集运算的特点,提出一套将EM算法在通用计算图形处理器GPGPU上并行化的方案。针对通用并行计算架构CUDA的存储层次特点,设计总体的并行方案,充分挖掘共享存储器、纹理存储器的高速访存的潜能;根据波形采样值采用字节存储的特征,利用波形采样值的直方图求取中位数,从而降低求噪音阈值的计算复杂度;最后,采用求和规约的并行策略提高EM算法迭代过程中大量累加的计算效率。实验结果表明,当设置合理的并行参数、EM迭代次数大于16次、数据量大于64 M时,与单核CPU处理相比,GPU的加速比达到了8,能够显著地提高全波形分解的效率。 相似文献
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机载LiDAR点云的双阈值自动提取断裂线方法 总被引：1，自引：1，他引：0
提出了一种基于机载LiDAR点云的双阈值断裂线自动提取方法.该方法首先将机载LiDAR地面点云数据按照高程重采样为距离图像,用双阈值方法提取出概略断裂线;再结合原始地面点云用基于平面对的分段构造法对概略断裂线进一步求精.实验表明,该方法能够比较精确地从机载LiDAR地面点云中自动提取出断裂线. 相似文献
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高分辨率遥感图像语义分割在航空图像分析领域中具有重要的理论价值和应用价值。但由于高分辨率遥感图像中建筑物语义的丰富性和图像背景的复杂性,以往的分割方法往往容易产生边缘模糊、细节信息丢失和分辨率低等缺点。为了解决高分辨率卫星图像语义分割边界模糊和信息丢失的问题,本文提出一种端到端的卷积神经网络Dilated-UNet (D-UNet)。首先,通过改进U-Net网络结构,采用Dilation技术拓展四通道的多尺度空洞卷积模块,每个通道采用不同的卷积扩张率来识别多尺度语义信息,从而提取更丰富的细节信息。其次,设计了一种交叉熵和Dice系数的联合损失函数,更好的训练模型以达到预期分割效果。最后,在Inria航空图像数据集上进行综合评估与检验。实验结果表明,本文提出的遥感图像分割方法能够有效地从高分辨率遥感图像中进行像素级城市建筑物的分割,与其他方法相比,分割精度更高,具有较高的实际应用价值。 相似文献
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基于LiDAR点云数据的水体轮廓线提取方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
提出一种基于机载激光雷达点云数据提取水体轮廓线的方法。采用双层格网模式提取较窄的水体;以朝向水体的边界点作为拟合轮廓线的关键点提取更精确的轮廓线。实验表明,该方法可以较好地提取水体轮廓线。 相似文献
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