【摘要】：從數(shù)據(jù)量龐大且散亂的車(chē)載LiDAR點(diǎn)云中分割出建筑物立面數(shù)據(jù)是一項(xiàng)繁瑣而艱巨的工作。本文提出一種結(jié)合機(jī)載LiDAR點(diǎn)云的車(chē)載LiDAR點(diǎn)云建筑物立面分割方法。該方法在空-地點(diǎn)云嚴(yán)格配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,從機(jī)載LiDAR點(diǎn)云中分割出每棟建筑物的頂部點(diǎn)云,提取建筑物頂部外輪廓線(xiàn)并進(jìn)行規(guī)則矢量化處理,設(shè)置輪廓線(xiàn)緩沖區(qū)實(shí)現(xiàn)立面點(diǎn)云的粗分割;再采用基于穩(wěn)健特征值的平面擬合法對(duì)單棟建筑物的每個(gè)立面進(jìn)行去噪濾波,實(shí)現(xiàn)建筑物立面的精細(xì)分割。試驗(yàn)結(jié)果證明了該算法對(duì)城市場(chǎng)景中車(chē)載LiDAR點(diǎn)云處理的有效性。
[Abstract]:It is a tedious and arduous task to separate the building elevation data from the vehicle LiDAR point cloud which has a large amount of data. In this paper, a method of elevation segmentation for vehicular LiDAR point cloud building based on airborne LiDAR point cloud is proposed. Based on the strict registration of the air-to-place cloud, the top point cloud of each building is segmented from the airborne LiDAR point cloud, and the outer contour of the top of the building is extracted and the regular vectorization process is carried out. The rough segmentation of the elevation point cloud is realized by setting the contour buffer, and then every facade of a single building is de-noised and filtered by the plane fitting method based on robust eigenvalue to realize the fine segmentation of the facade of the building. The experimental results show that the proposed algorithm is effective for LiDAR point cloud processing in urban scene.
【作者單位】： 河南理工大學(xué)測(cè)繪與國(guó)土信息工程學(xué)院;信息工程大學(xué);
【基金】：測(cè)繪地理信息公益性行業(yè)科研專(zhuān)項(xiàng)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(201412020) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41501491)
【分類(lèi)號(hào)】：P237

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2214284