古建筑保護的重要性已越來越為人們所認識,針對古建筑的支撐性部件提取效率低、精度差等問題,文章首先采用全局八叉樹和局部K-D樹的二級空間索引的方法將點云模型數(shù)據(jù)進行空間劃分,然后利用隨機采樣一致性（RANdom Sample Consensus,RANSAC）改進算法結(jié)合線性最小二乘擬合算法提取古建筑的幾何特征面,最后以廬山天主教堂三維激光掃描數(shù)據(jù)為例,驗證了該方法的有效性、高效性、精確性。 

【文章來源】：地礦測繪. 2020,36(02)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

廬山天主教堂點云模型

針對離散點云的數(shù)據(jù)量較大，計算較為復(fù)雜，需要遍歷每個點求得點的微分幾何屬性[13]，時間復(fù)雜度較大等問題，本文采用全局八叉樹和局部K-D樹的二級空間索引的方法將數(shù)據(jù)進行劃分，可以快速查詢及處理單個三維空間點，提高算法效率及空間檢索速率。實現(xiàn)效果，如圖2所示。本文在傳統(tǒng)的RANSAC算法基礎(chǔ)上增加了法向偏差進行約束，能較好地探測特征面，探測目標(biāo)后采用線性最小二乘法進行二次曲面擬合，用本文方法與Geomagic Studio軟件分別提取并擬合平面、球面、柱面特征。效果對比，如圖3所示。

本文在傳統(tǒng)的RANSAC算法基礎(chǔ)上增加了法向偏差進行約束，能較好地探測特征面，探測目標(biāo)后采用線性最小二乘法進行二次曲面擬合，用本文方法與Geomagic Studio軟件分別提取并擬合平面、球面、柱面特征。效果對比，如圖3所示。通過對比可以發(fā)現(xiàn)：Geomagic軟件的特征提取算法是基于曲率的方法，對噪聲敏感，對點云的數(shù)據(jù)質(zhì)量要求非常高，且必須先擬合成三角網(wǎng)模型才能探測，對探測參數(shù)的設(shè)置要求非常嚴格，并且需要大量的人工干預(yù)，而本文提出的特征提取算法更優(yōu)化，自動化程度更高。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]海量精細空間數(shù)據(jù)管理技術(shù)研究[D]. 郭明.武漢大學(xué) 2011
[2]基于散亂地面激光掃描點云數(shù)據(jù)的復(fù)雜立面中平面的自動提取[D]. 塔瑞克.武漢大學(xué) 2010

碩士論文
[1]地理場景中點云特征提取與簡化研究[D]. 田鵬.南京師范大學(xué) 2008



本文編號：3256911