隨著數(shù)字城市,計(jì)算機(jī)等技術(shù)的蓬勃發(fā)展,城市實(shí)景三維成為可能,其中建筑物三維重建一直是數(shù)字城市的重要目標(biāo)。三維激光掃描技術(shù)為建筑物三維重建提供了新的數(shù)據(jù)獲取手段和處理方法。在三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理過程中,特征提取是建筑物三維重建的前提和基礎(chǔ)。通過對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征提取和三維重建理論進(jìn)行研究,提出了優(yōu)化的α-shapes邊界提取算法和結(jié)合超體素與區(qū)域增長(zhǎng)的建筑物特征提取算法。主要研究工作和結(jié)論如下:(1)針對(duì)當(dāng)前平面點(diǎn)云邊界提取算法對(duì)點(diǎn)云的噪聲、散亂程度和形狀具有提取結(jié)果不穩(wěn)定性、算法效率不高、難以保證提取邊界的精細(xì)度和完整性等問題,著重研究α-shapes算法,并分析其研究現(xiàn)狀與缺點(diǎn),提出優(yōu)化的α-shapes算法。該算法首先將數(shù)據(jù)網(wǎng)格化,排除非邊界網(wǎng)格,然后對(duì)邊界網(wǎng)格內(nèi)的點(diǎn)采用α-shapes算法提取點(diǎn)云邊界,并通過P點(diǎn)的k個(gè)鄰近點(diǎn)的平均距離這一特征值設(shè)置滾動(dòng)圓半徑α。通過對(duì)k值、點(diǎn)云形狀、點(diǎn)云密度、點(diǎn)云孔洞和點(diǎn)云離散度進(jìn)行了分析,歸納了調(diào)節(jié)因子的最佳范圍。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明:該算法在保證點(diǎn)云邊界的精度下能夠快速提取完整點(diǎn)云邊界,具有良好的穩(wěn)健性,能提高后續(xù)點(diǎn)云重建速度與效率。(2)針對(duì)三維點(diǎn)云特征...

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外平面點(diǎn)云邊界提取研究現(xiàn)狀
    1.3 國(guó)內(nèi)外三維點(diǎn)云特征提取研究現(xiàn)狀
    1.4 論文的研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
        1.4.1 主要研究?jī)?nèi)容
        1.4.2 論文結(jié)構(gòu)安排
    1.5 本章小結(jié)
第二章 非規(guī)則點(diǎn)云幾何特性和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組織
    2.1 點(diǎn)云幾何特性
        2.1.1 點(diǎn)云法向量估計(jì)
        2.1.2 點(diǎn)云曲率估計(jì)
    2.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組織
        2.2.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)
        2.2.2 體素?cái)?shù)據(jù)和體素化
        2.2.3 超體素?cái)?shù)據(jù)
    2.3 本章小結(jié)
第三章 平面點(diǎn)云邊界特征點(diǎn)提取
    3.1 概述
    3.2 點(diǎn)集的幾何特性分析
    3.3 優(yōu)化的α-shapes邊界提取算法
        3.3.1 α-shapes算法基本原理
        3.3.2 優(yōu)化的α-shapes算法步驟
    3.4 參數(shù)取值實(shí)驗(yàn)及分析
        3.4.1 不同密度點(diǎn)云邊界提取
        3.4.2 不同點(diǎn)云形狀邊界提取
        3.4.3 含孔洞復(fù)雜點(diǎn)云邊界提取
        3.4.4 非規(guī)則點(diǎn)云邊界提取
    3.5 對(duì)比實(shí)驗(yàn)及分析
        3.5.1 規(guī)則點(diǎn)云對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        3.5.2 非規(guī)則點(diǎn)云對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    3.6 本章小結(jié)
第四章 建筑物特征點(diǎn)提取
    4.1 常見點(diǎn)云特征提取算法
        4.1.1 點(diǎn)云幾何特性特征提取算法
        4.1.2 基于RANSAC算法的點(diǎn)云特征提取算法
    4.2 建筑物特征提取算法流程
        4.2.1 超體素?cái)?shù)據(jù)生成
        4.2.2 基于超體素的區(qū)域增長(zhǎng)算法
        4.2.3 分割區(qū)域邊界特征點(diǎn)提取
    4.3 實(shí)驗(yàn)與分析
        4.3.1 對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析
        4.3.2 建筑物特征提取實(shí)驗(yàn)
    4.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    研究工作總結(jié)
    不足與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄A (攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文)
附錄B (攻讀學(xué)位期間參與科研項(xiàng)目)



本文編號(hào)：3977400