本文選題：機(jī)載LiDAR　切入點(diǎn)：區(qū)域增長(zhǎng)　出處：《測(cè)繪通報(bào)》2014年06期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：建筑物頂部面片的精確分割是機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)中建筑物三維重建的關(guān)鍵。本文在LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)法向量分析及曲率計(jì)算的基礎(chǔ)上,采用曲率最小點(diǎn)作為種子點(diǎn),以點(diǎn)云法向量角度差和灰度值差作為生長(zhǎng)條件,構(gòu)建LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的建筑物頂面面片區(qū)域增長(zhǎng)分割方法,并進(jìn)一步對(duì)分割面片的鄰接點(diǎn)進(jìn)行處理,用于建筑物三維模型的重建。試驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法可準(zhǔn)確地分割不同結(jié)構(gòu)類(lèi)型的建筑物頂面,并能夠有效區(qū)分植被點(diǎn)云。
[Abstract]:Accurate segmentation is the key to the top of the building surface 3D reconstruction building of airborne LiDAR point cloud data. Based on LiDAR point cloud data vector analysis and calculate the curvature, the curvature of the minimum point as the seed point to point cloud normal vector angle difference and gray value difference as the growth conditions, the construction of the LiDAR point cloud data the top surface of the building surface region growing segmentation method, and further to the adjacent point of subdivision surface is processed for three-dimensional reconstruction of the building model. The experimental results show that this algorithm can accurately separate different types of building top surface, and can effectively distinguish vegetation point cloud.

【作者單位】： 河南理工大學(xué)礦山空間信息技術(shù)國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;河南理工大學(xué)礦山空間信息技術(shù)河南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(U1304402) 河南理工大學(xué)博士基金(B2009-80)
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.52

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本文編號(hào)：1643655