1.緒論  

1.1 引言 
Daguerre 和 Niepee 于 1839 年拍攝了人類歷史上第一張用于獲取平面信息的相片，自此以后，利用相片制作平面圖的技術(shù)便沿用至今。在 20 世紀(jì)初，攝影測(cè)量技術(shù)發(fā)生了巨大的變化，F(xiàn)ourcade 根據(jù)人眼視覺原理，發(fā)明了立體像對(duì)觀測(cè)技術(shù)，這一技術(shù)使得廣大測(cè)繪人員由 2D 平面觀測(cè)進(jìn)入了真實(shí) 3D 觀測(cè)時(shí)代[1][2]。時(shí)至今日，利用立體像對(duì)建模的測(cè)量技術(shù)仍然是獲取高精度地面點(diǎn)坐標(biāo)最可高的方法[3]。 進(jìn)入 20 世紀(jì)后，數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展而逐漸成熟起來。攝影測(cè)量的工作流程基本如下：航空測(cè)量—影像處理—地面測(cè)量（空中三角測(cè)量）—立體測(cè)量—制圖[4][5]，近百年來，攝影測(cè)量的工作模式?jīng)]有發(fā)生革命性變化。由于當(dāng)前地理信息更新周期縮短，而攝影測(cè)量的工作周期過長(zhǎng)，攝影測(cè)量技術(shù)顯然已經(jīng)不適合當(dāng)前社會(huì)的需要[2][6]。 美國(guó)航空航天局（NASA）在 1970 年研制出第一臺(tái)對(duì)地觀測(cè) LiDAR 系統(tǒng)，自此LiDAR 技術(shù)和機(jī)載激光掃描技術(shù)便發(fā)展起來。機(jī)載激光掃描技術(shù)的迅速發(fā)展，使得LiDAR 點(diǎn)云技術(shù)成為獲取高精度地面地形信息的重要手段[7]。機(jī)載激光雷達(dá)發(fā)射的高能量的脈沖信號(hào)可以穿透地面植被，能直接獲取林區(qū)或者山區(qū)的真實(shí)地表信息[8]。機(jī)載雷達(dá)技術(shù)是一種直接、主動(dòng)式的測(cè)量技術(shù)，與傳統(tǒng)航空航天攝影測(cè)量技術(shù)相比，不受日照和天氣條件的影響，可以全天候作業(yè)；可應(yīng)用于地形測(cè)量、火災(zāi)調(diào)查、污染檢測(cè)、資源探測(cè)、災(zāi)害檢驗(yàn)等方面[9]。  
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1.2 研究目的及意義 
目前的 LiDAR 數(shù)據(jù)的點(diǎn)間距一般為 1~2 米，其空間分辨率較航空攝影測(cè)量所使用的高分辨率的航空影像要低很多，且缺乏地物的紋理信息，加之點(diǎn)云的后處理技術(shù)，尤其是點(diǎn)云濾波技術(shù)目前仍然比較滯后，所以，單純依靠原始 LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取建筑物信息是非常困難的[10]。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)出現(xiàn)于 20 世紀(jì) 50 年代，其圖像處理技術(shù)發(fā)展的也非常成熟，現(xiàn)在已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于航空航天、醫(yī)學(xué)影像、出版印刷等多個(gè)領(lǐng)域[11]。因此，多源數(shù)據(jù)的結(jié)合已經(jīng)成為 LiDAR 數(shù)據(jù)處理新方法的熱點(diǎn)和重點(diǎn)[12]。本文將基于影像處理技術(shù)，對(duì)機(jī)載激光雷達(dá)分類后生成的影像進(jìn)行建筑物的提取。研究目的為： ①熟悉機(jī)載雷達(dá)系統(tǒng)及其工作原理，了解 LiDAR 點(diǎn)云的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及特點(diǎn)； ②了解 Terrasolid 點(diǎn)云分類方法，通過實(shí)驗(yàn)獲得合理的點(diǎn)云濾波閾值；③改進(jìn)基于 LiDAR 點(diǎn)云影像的處理技術(shù)，得到滿足一定精度的地物邊緣信息。 研究意義： ①機(jī)載 LiDAR 數(shù)據(jù)采集技術(shù)已經(jīng)趨于成熟，但是 LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的后處理技術(shù)仍然未有顯著的發(fā)展，多源數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)成為 LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的新方向，而成熟的影像處理技術(shù)和 LIDAR 點(diǎn)云的結(jié)合將成為 LiDAR 點(diǎn)云信息利用的突破口，具有非常重要的價(jià)值和意義； ②傳統(tǒng)的航空影像原始數(shù)據(jù)往往是非正射影像，影像分析之前要先進(jìn)一系列的影像校正工作，由于 LiDAR 是直接獲取地物的三維坐標(biāo)信息，得到是真實(shí)的地物信息，所以基于 LiDAR 點(diǎn)云影像的處理技術(shù)會(huì)大大縮短作業(yè)時(shí)間； ③LiDAR 影像處理技術(shù)主要是利用了 LiDAR 地物點(diǎn)云的突出的幾何特性，對(duì)點(diǎn)云密度依賴低，所以提取精度要高于傳統(tǒng)的航空影像提取技術(shù)。因此 LiDAR 影像處理技術(shù)將降低外業(yè)作業(yè)成本，，并提高了影像提取精度，同時(shí)為今后的 LiDAR 數(shù)據(jù)處理技術(shù)積累經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)。 
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2.機(jī)載激光雷達(dá)測(cè)量原理及其應(yīng)用 

機(jī)載 LiDAR 系統(tǒng)是針對(duì)地學(xué)遙感的雷達(dá)成像系統(tǒng)。機(jī)載 LiDAR 一般使用固定翼飛機(jī)和直升機(jī)作為載體，對(duì)地形及地物進(jìn)行規(guī)則掃描，記錄距離信息以及其他的信息，目的在于獲取高精度、高密度的激光點(diǎn)云信息，以及回波次數(shù)、回波強(qiáng)度以及影像等數(shù)據(jù)。機(jī)載 LiDAR 數(shù)據(jù)可用于生產(chǎn)數(shù)字表面模型（Digital Surface Model，DSM）數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model，DEM），正射影像、矢量地圖、專題地圖等測(cè)繪產(chǎn)品[24]。  

2.1 機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng) 

機(jī)載激光雷達(dá)（Light Detection And Ranging，LiDAR）是安裝在飛機(jī)或者是直升飛機(jī)上的多功能主動(dòng)式的遙測(cè)傳感器。機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)主要由激光掃描儀（Laser Scanner）、中心控制單元（Center Control Unit）、差分全球定位系統(tǒng) DGPS（Differential Global Positioning System，DGPS）和慣性導(dǎo)航單元（Internal Measurement Unit，IMU）組成[25]。圖 2.1 為機(jī)載雷達(dá)的系統(tǒng)組成圖。 一般情況下，激光掃描系統(tǒng)通過設(shè)定一定的掃描方式，來實(shí)現(xiàn)獲取地面點(diǎn)的距離信息。常用的掃描方式有 Z 形掃描、平行線陣列掃描和線性橢圓掃描三種[26][27]。Z 形掃描的方式使激光腳點(diǎn)呈高密度的“Z”字形；平行線陣列掃描使激光腳點(diǎn)在地面形成相互平行的窄間距掃描線；線性橢圓掃描使激光腳點(diǎn)在地面形成有一定重疊的橢圓[28]。如圖 2.2 所示（從左至右依次為 Z 形掃描、平行線陣列掃描和線性橢圓掃描）。地面激光點(diǎn)的形態(tài)分布通常情況下由機(jī)載 LiDAR 系統(tǒng)使用的掃描方式、飛行角度、飛行速度以及其他諸多因素決定[29]。 

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2.2  機(jī)載 LiDAR 的工作原理
機(jī)載 LiDAR 系統(tǒng)主要通過測(cè)定掃描儀的坐標(biāo)信息、姿態(tài)信息以及掃描儀到地面目標(biāo)的距離來解算地面目標(biāo)點(diǎn)的精確坐標(biāo)。其中，裝載在飛行器上的掃描儀的位置信息由 GPS 接收機(jī)獲得，INS 系統(tǒng)用于獲取飛行器在飛行過程中的姿態(tài)變化信息，高精度的激光掃描儀用于獲取掃描儀與地面點(diǎn)的距離，進(jìn)而解算出地面點(diǎn)的三維坐標(biāo)[41]。目前，市面上由許多種類的激光測(cè)距儀，功能也是千差萬別，但是從工作原理上分類，基本上可以分為一下兩種：一種是通過發(fā)射脈沖信號(hào)直接獲取測(cè)量時(shí)間的方法，稱為脈沖式激光測(cè)距，一種是通過測(cè)量相位差間接測(cè)量時(shí)間的連續(xù)光波式激光測(cè)距。 圖 2.4 為激光測(cè)距的原理。 
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3.影像處理技術(shù)基礎(chǔ)理論 ....... 13
3.1 形態(tài)學(xué)算法........ 13
3.1.1 二值形態(tài)學(xué) ..... 13
3.1.2  灰度形態(tài)學(xué) .... 19
3.2 圖像分割算法 .......... 21
3.3 本章小結(jié) ........... 31
4.基于影像技術(shù)的 LiDAR 點(diǎn)云建筑物提取 ......... 33
4.1 LiDAR 點(diǎn)云建筑物提取優(yōu)點(diǎn)和困難分析 ....... 33
4.2  數(shù)字圖像處理技術(shù)建筑物提取困難分析 ....... 34
4.3 基于 TerraSolid 的 LiDAR 點(diǎn)云分類流程 ....... 35
4.4 改進(jìn)的形態(tài)學(xué)圖像處理算法 .... 41
4.4.1 環(huán)形互補(bǔ)形態(tài)學(xué)算法 ..... 42
4.5  基于面積的形態(tài)學(xué)填補(bǔ)算法 ........... 46
4.6 本章小結(jié) ........... 55
5.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 .......... 57
5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及實(shí)驗(yàn)平臺(tái) ........ 57
5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 .... 58
5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)定分析 .... 64
5.4 本章小結(jié) .... 65 

5.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 

本文在第二章闡述了 LiDAR 點(diǎn)云采集的基本原理，LiDAR 點(diǎn)云的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及LiDAR 數(shù)據(jù)較傳統(tǒng)遙感影像的優(yōu)缺點(diǎn)；第三章主要闡述了數(shù)字圖像處理技術(shù)的基本原理和本文所要用到的處理方法；第四章闡述了 LiDAR 點(diǎn)云分類處理的流程和基于LiDAR 影像，基于改進(jìn)的形態(tài)學(xué)算法的建筑物提取方法�；谛螒B(tài)學(xué)算法的建筑物提取的關(guān)鍵技術(shù)在與結(jié)構(gòu)元素的選取和判斷規(guī)則的選定。本文使用了面積法，結(jié)合形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素的幾何特性，改進(jìn)傳統(tǒng)的形態(tài)學(xué)算法來進(jìn)行建筑物噪聲濾波和提取。 

5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及實(shí)驗(yàn)平臺(tái) 
本文所使用的數(shù)據(jù)來源于浙江省紹興市某城市 LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)，點(diǎn)云密度為4~6points/m2。如圖 5.1 所示。雖然使用形態(tài)學(xué)算法可以濾除掉影像上的噪聲，但是原始影像上噪聲過多，使用形態(tài)學(xué)濾波算法會(huì)在一定程度上破壞邊緣信息。由于影像上出現(xiàn)的細(xì)小的孔洞噪聲可以歸類與椒鹽噪聲，所以這里首先使用對(duì)椒鹽噪聲濾除效果較好且對(duì)邊緣保護(hù)較好的中值濾波 LiDAR 影像進(jìn)行濾波預(yù)處理。  
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結(jié)論

機(jī)載雷達(dá)技術(shù)是是一門新興的對(duì)地遙感測(cè)量技術(shù)，相對(duì)與傳統(tǒng)的航空攝影測(cè)量，機(jī)載雷達(dá)技術(shù)有著不可逾越的優(yōu)勢(shì)，機(jī)載雷達(dá)可以快速、準(zhǔn)確地獲取地面地形的空間信息，可以快速生成 DEM、DSM 等數(shù)字化測(cè)繪產(chǎn)品，因其作業(yè)周期短、數(shù)據(jù)采集精度高、不受環(huán)境影響等優(yōu)點(diǎn)而得到了廣泛的應(yīng)用。但是，機(jī)載雷達(dá)數(shù)據(jù)的后處理技術(shù)仍然比較滯后，機(jī)載 LiDAR 技術(shù)獲取的地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)包含大量可用信息，但是目前技術(shù)對(duì) LiDAR 點(diǎn)云信息的利用率較低，如何高效、多源地利用 LiDAR 點(diǎn)云信息已成為亟待解決的問題。其中，多源數(shù)據(jù)的結(jié)合使用已成為機(jī)載雷達(dá)技術(shù)發(fā)展的方向和研究重點(diǎn)。 本文依據(jù)多源數(shù)據(jù)處理的思想，將影像處理技術(shù)應(yīng)用到機(jī)載 LiDAR 點(diǎn)云建筑物分類中。本文根據(jù) LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取特點(diǎn)以及 LIDAR 影像的幾何特征，改進(jìn)了傳統(tǒng)的形態(tài)學(xué)處理算法，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文方法的有效性和可靠性：
①本文根據(jù)形態(tài)學(xué)理論，考慮到建筑物的幾何特征以及建筑物點(diǎn)云的高程特征，對(duì)傳統(tǒng)的形態(tài)學(xué)濾波算法做出改進(jìn)，提出環(huán)形互補(bǔ)結(jié)構(gòu)的形態(tài)學(xué)濾波算法，該算法改進(jìn)了傳統(tǒng)同質(zhì)模板判斷條件單一的缺陷，使用相異且互補(bǔ)的結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像進(jìn)行濾波去噪，實(shí)驗(yàn)表明，該算法在去除圖像加性噪聲，保護(hù)圖像邊緣方面有著很好的效果。 
②由于機(jī)載 LiDAR 激光腳點(diǎn)分布的離散性、不規(guī)則性，以及作業(yè)過程中的環(huán)境因素的影響，導(dǎo)致掃描的地面點(diǎn)的密度是不均勻的，這就造成了 LiDAR 影像中會(huì)出現(xiàn)無規(guī)律的孔洞噪聲。本文針對(duì)孔洞填補(bǔ)問題，依據(jù)形態(tài)學(xué)理論，提出基于面積元的單模板算法和雙模板填補(bǔ)算法，實(shí)驗(yàn)表明，基于面積元的填補(bǔ)算法可以很好地濾除噪聲斑，快速地填補(bǔ)圖像中的孔洞，并且可以很好的保護(hù)圖像的邊緣信息。 
③經(jīng)過實(shí)驗(yàn)對(duì)比和結(jié)果評(píng)定。本文改進(jìn)的形態(tài)學(xué)算法在圖像清晰度、邊緣提取精度、圖像質(zhì)量上相對(duì)于傳統(tǒng)的圖像處理算法上有很大的提升，并且圖像的失真度較低，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文改進(jìn)算法的較高的可靠性和適用性。 
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參考文獻(xiàn)(略) 

本文編號(hào)：58122