本文關(guān)鍵詞：地面激光點(diǎn)云分割技術(shù)的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：三維激光掃描技術(shù)以其快速、低成本、高精度獲取海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,正逐步成為“智慧城市”建設(shè)中三維數(shù)據(jù)采集的重要方式。LiDAR掃描系統(tǒng)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)具有三維離散性、高密度和數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn),給數(shù)據(jù)服務(wù)帶來了挑戰(zhàn)。相對于激光掃描數(shù)據(jù)獲取能力的快速提高,點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理能力明顯滯后。如何從海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)信息是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。為此,本文以地面激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)分割為背景,重點(diǎn)研究了LiDAR點(diǎn)云地面點(diǎn)分割和粘連目標(biāo)分割問題,主要工作如下:1、對激光掃描系統(tǒng)的定位原理和現(xiàn)有的激光點(diǎn)云分割方法進(jìn)行了介紹。首先介紹了地面激光掃描技術(shù)的工作原理;然后分析了當(dāng)前地面點(diǎn)云分割方法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀;最后,詳細(xì)的介紹了當(dāng)前國內(nèi)外幾種經(jīng)典的點(diǎn)云分割方法,并通過對測試數(shù)據(jù)的仿真實(shí)驗(yàn),指出這些算法優(yōu)缺點(diǎn)。2、針對點(diǎn)云數(shù)據(jù)中地面與地物點(diǎn)云相連問題,本文提出了基于超體素的LiDAR點(diǎn)云地面點(diǎn)分割算法,實(shí)現(xiàn)地面點(diǎn)與非地面點(diǎn)的分離。該算法首先對點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成局部點(diǎn)云塊;然后對每個(gè)局部點(diǎn)云塊,根據(jù)地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間分布特征,結(jié)合顏色信息,構(gòu)造了39維的特征描述子,并利用模糊C均值算法生成超體素;在此基礎(chǔ)上,引入八叉樹體素的空間鄰接關(guān)系,利用一種向上生長的分割方法實(shí)現(xiàn)了地面點(diǎn)與非地面點(diǎn)的分割。超體素方法在保留點(diǎn)云數(shù)據(jù)局部邊界特征上具有較好的效果,對比試驗(yàn)證明了該方法的有效性。3、針對非地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)中,存在著部分樹木與樹木、樹木與建筑物的粘連問題,提出了基于圖割的LiDAR點(diǎn)云粘連目標(biāo)分割算法。該方法首先利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間分布及顏色信息對粘連目標(biāo)生成超體素;然后以每個(gè)超體素作為一個(gè)整體,構(gòu)造加權(quán)圖;最后引入圖論中的最大流/最小割,通過最小化能量函數(shù)來實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)粘連目標(biāo)的分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法利用圖論中的圖割理論,能夠很好地實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)粘連目標(biāo)分割。最后,針對本文所做的工作進(jìn)行了總結(jié),并對本文的后續(xù)研究工作進(jìn)行了展望。
【關(guān)鍵詞】：超體素 地面激光點(diǎn)云 粘連目標(biāo)分割 三維激光掃描技術(shù) Normalized Cut
【學(xué)位授予單位】：集美大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN249
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-11
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 研究目標(biāo)10
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)安排10-11
• 第2章 地面激光點(diǎn)云獲取及處理技術(shù)的研究現(xiàn)狀11-24
• 2.1 地面激光掃描系統(tǒng)介紹11-14
• 2.1.1 地面激光掃描技術(shù)簡介11-12
• 2.1.2 地面激光掃描系統(tǒng)組成及工作原理12-14
• 2.1.3 RIEGL VZ-4000 系統(tǒng)簡介14
• 2.2 激光點(diǎn)云分割技術(shù)研究現(xiàn)狀14-15
• 2.3 激光點(diǎn)云地面點(diǎn)分割方法評(píng)述15-21
• 2.3.1 基于掃面線的地面點(diǎn)云分割方法16-17
• 2.3.2 基于偏度平衡的地面點(diǎn)云分割方法17-18
• 2.3.3 基于區(qū)域生長的分割方法18-19
• 2.3.4 基于體素向上生長分割方法19-20
• 2.3.5 歐式距離聚類20-21
• 2.4 粘連地物分割算法研究現(xiàn)狀21-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第3章 基于超體素的LIDAR點(diǎn)云地面點(diǎn)分割算法24-37
• 3.1 引言24
• 3.2 基于SUPERVOXEL的向上生長分割方法24-29
• 3.2.1 生成局部點(diǎn)云塊24-25
• 3.2.2 估計(jì)地面點(diǎn)高度25-26
• 3.2.3 基于網(wǎng)格劃分的超體素構(gòu)造方法26-29
• 3.2.4 基于超體素的向上生長分割方法29
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析29-35
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)概況29-30
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置30-31
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與對比分析31-35
• 3.4 本章小結(jié)35-37
• 第4章 基于超體素的LIDAR點(diǎn)云粘連目標(biāo)分割算法37-46
• 4.1 引言37
• 4.2 算法描述37-41
• 4.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理38-39
• 4.2.2 生成超體素39-40
• 4.2.3 Normalized Cut分割方法40-41
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析41-45
• 4.3.1 數(shù)據(jù)集和實(shí)驗(yàn)設(shè)置41-42
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)分析42-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 第5章 總結(jié)與展望46-48
• 5.1 本文工作的總結(jié)46
• 5.2 未來工作的展望46-48
• 致謝48-49
• 參考文獻(xiàn)49-52
• 在學(xué)期間科研成果情況52

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