文档介绍：万方数据
﨓赢主潞至■二二垂看存在伪鬲秽二二二二二一种基于激光点云数据的房屋轮廓线提取方法蔡湛,李如仁,李新科饣R引言碛胨惴枋伽粞鬾数字地球和数字城市建设对城市三维模型提出了巨大需求,其中,房屋几何模型是重要内容之一,为了快速获取高质量的三维房屋模型,研究人员探索了应用各种数据源提取房屋模型的方法;载际蹙哂懈呔ǘ取⒏咝实认灾攀疲使对于屋顶有植被遮挡的情形,也能够获取到屋顶表面的数据虼嘶亍癉数据成为目前房屋轮廓线提取和房屋三维重建的重要数据源。目前,许多学者对利用萁蟹课萋掷O咛崛进行了研究。文献岢鲆恢只谟跋穹指罴际的萁ㄖ锉咴堤崛》椒āN南譡采用组合褪值孛婺P分割建筑物并提取初始边缘线的方法。此类方法虽能借助成熟的图像处理方法进行建筑物轮廓线的提取,但重采样过程容易引入人为误差,且检测结果受采样尺寸、灰阶值等因素影响较大R虼耍恍┭д哐芯恐苯踊于阍平薪ㄖ锉咴迪咦远崛〉姆椒ǎ如文献玫阍坡瞬ā⒋嗬肟刂频木戆惴及复杂多边形的简化等算法对测区的机载数据进行处理,获取建筑物在不同高度时的外部轮廓多边形。该方法中距离控制较为重要,运算效率较低,且提取的建筑物轮廓精度不高。文献以屋顶面与墙面的交线为房屋边界线进行建筑物轮廓线的自动提取,该方法构网和聚类分析导致计算量激增,面相交获取线的方式也较为繁琐。基于以上分析,本文拟设计并实现一种直接从激光点云数据中自动提取房屋轮廓线的方法。本算法综合考虑了多种房屋轮廓,包括简单规则多边形、较规则的凹多边形以及不规则凹多边形等,其中,较规则的凹多边形屋顶较难确定屋顶主方向,而不规则的凹多边形的某些边则不平行或垂直于屋顶主方向。本算法主要包括边缘点检测、初始角点搜索、房屋轮廓线拟合、规则化与扩展以及角点计算等步骤,如图尽目前大多数边缘点检测方法通过构建摘要:提出了一种基于激光点云数据提取房屋轮廓线的方法。首先在屋顶激光点云数据中搜索平面距离最远的两辩輓轮廓边缘点检测收稿日期:呻;修回日期:呻第卷第年地理与地理信息科学蔍痙个激光点,选择其一为起始点,根据相邻边缘点连线的一侧不存在激光点的原则,检测屋顶所有的边缘点;然后对边缘点分组,利用最小二乘直线拟合方法分别拟合各条轮廓线并进行规则化;最后,选择轮廓线最外侧的激光点,对各条轮廓线进行平移外扩,并通过相邻轮廓线相交确定屋顶角点的坐标。实验结果表明,与通常采用的对屋顶激光点云构建不规则三角网袢”咴档愕姆椒ㄏ啾龋盟惴ㄔ诵行拭飨蕴岣撸觳獾降奈荻ケ咴档闶扛多,获取的屋顶轮廓线精度更高。关键词:环课萋掷O撸槐咴档慵觳猓宦掷O呃┱中图分类号:文献标识码:文章编号:一一一搜索初始角点/角点坐标计算/图蛹す獾阍剖葑远崛》,辽宁阜新;赡こ碳际醮笱笨辗治鲇虢Q芯恐行模赡沸浜捍笱Р饣嬉8行畔⒐こ坦抑氐闶笛槭遥蔽浜层顶激光点云数据索相距最远的两点检测边缘点过滤伪角点边缘点分组轮廓线拟合轮廓线的规则化与扩展衝膐基金项目:国家科技支撑计划项目作者简介:蔡湛,女,硕士研究生,研究方向为激光荽怼通讯作者猰簂【..。。’。’。。。。。’‘。。。。。。。。。!!!!!!!!!!!!!。。。。一忙—譮
万方数据
\。一阂唬浚,,#琁、,,矗生//一’。对边缘点进行分组。角点搜索算法描述如下:依次计算边缘点集合中每一点与其相邻两点连线的夹角非角点,则其夹角口应接近或等