激光点云下的建筑物重建技术研究

发布时间：2017-11-27 07:01

  本文关键词：激光点云下的建筑物重建技术研究

  更多相关文章： 激光雷达点云 立面分割 GSMOSAC 点密度 三维重建 正则集

【摘要】：自从智慧城市的概念首次被提出以来,城市的三维重建引起了广泛的关注。进入21世纪以来,激光扫描技术得到显著的提高,它能够快速、准确、大范围地获取城市场景的三维数据,为城市的三维重建提供了数据基础。作为城市场景的重要组成部分,人造建筑物的三维重建是当前研究的热点,同时也面临数据的后续处理等诸多困难。在大型的复杂建筑物重建方面,由于其结构的复杂性,若需真实、完整的重建出建筑物的三维模型,需要解决复杂细部结构的模型重建等问题。针对建筑物三维重建面临的挑战以及当前迫切的需求,本文的研究工作如下:1、对三维重建算法的研究现状进行深入的探讨,重点分析了三种常用的基于激光点云的三维重建算法(即基于先验知识的三维重建算法、基于语法分割的三维重建算法和基于GlobFit的三维重建算法)的优势和不足,为本文后续的研究工作提供理论依据。2、针对地面激光扫描仪存在扫描死角,导致点云缺失、密度不均匀,使得建筑物立面难以完整分割等问题,现有的RANSAC(Random Sampling and Consensus)和多结构(Multi-GS)等相关的算法,虽然在采样策略方面有一定的优势,但是对于模型的选择和后续模型优化等方面仍存在不足。为此,本文提出了一种基于点密度的指导采样方式,并对提取模型进行再优化的分割算法,即GSMOSAC(Global Sample and Model Optimize)。该算法通过改进最小采样集的选取方式,并对采样模型进行优化处理,以提高获取模型的可靠性。实验结果表明,本文提出的算法比传统的RANSAC、多结构(Multi-GS)算法能够获得更好的分割效果。3、针对RANSAC、PEARL和GlobFit这三种算法在三维重建过程中存在闭合性、扩展性和自动化处理等方面的不足问题,提出了一种基于正则集的三维重建新算法。该算法扩展性较好,而且能够自动地进行几何重建。通过对四组不同类型和规模的激光雷达数据进行实验分析,并与RANSAC、PEARL和GlobFit三种经典算法相比,本文提出的基于正则集三维重建算法的重建效果较好,而且能够较好地解决在建筑物几何重建过程中普遍存在的闭合性问题。
【学位授予单位】：集美大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU198;TP391.41

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 梁新合;梁晋;郭成;曹巨明;;法向约束的多幅点云数据融合算法[J];西安交通大学学报;2009年05期

2 孟凡文;吴禄慎;;用继承与优化算法精密拼接无序点云[J];光学精密工程;2009年04期

3 范然;金小刚;;大规模点云选择及精简[J];图学学报;2013年03期

4 李伟;李旭东;赵慧洁;张颖;;基于姿态标准化的线特征点云提取方法[J];北京航空航天大学学报;2013年08期

5 邱望标;吕圣楠;;带有矩形参照物的可程序化点云精确拼接算法[J];组合机床与自动化加工技术;2010年09期

6 史宝全;梁晋;张晓强;舒挽;;特征保持的点云精简技术研究[J];西安交通大学学报;2010年11期

7 陈国安;刘飞;李丽;;采用模糊规则的人体点云特征尺寸识别与提取[J];计算机辅助设计与图形学学报;2011年08期

8 张旭;张学昌;唐觉明;;点云对称边特征的最优化提取技术[J];中国机械工程;2013年05期

9 曹照均;李尚平;李冰;;多基准点下多视点云拼接对齐方法的研究[J];机械设计与制造;2014年04期

10 李启东;李文龙;周莉萍;;一种曲面特征保持的航空叶片点云精简方法[J];中国机械工程;2014年16期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 李文涛;韦群;杨海龙;;基于图像的点云生成和预处理[A];2011年全国通信安全学术会议论文集[C];2011年

2 蔡来良;李儒;;点云数据处理算法与实现初步研究[A];第四届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2012年

3 马国庆;陶萍萍;杨周旺;;点云空间曲线的微分信息计算及匹配方法[A];第四届全国几何设计与计算学术会议论文集[C];2009年

4 江倩殷;刘忠途;李熙莹;;一种有效的点云精简算法[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年

5 解辉;张爱武;孟宪刚;;机载激光点云快速绘制方法[A];第二十五届全国空间探测学术研讨会摘要集[C];2012年

6 李凯;张爱武;;基于激光点云的粮仓储粮数量测量方法[A];第二届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2010年

7 朱晓强;余烨;刘晓平;袁晓辉;Bill P.Buckles;;基于航拍图像和LiDAR点云的城市道路提取[A];全国第19届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集（上册）[C];2008年

8 刘虎;;基于线性八叉树的点云简化与特征提取研究[A];促进科技经济结合，服务创新驱动发展——蚌埠市科协2012年度学术年会论文集[C];2012年

9 李滨;王佳;;基于点云的建筑测绘信息提取[A];第四届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2012年

10 杨雪春;;反求工程建模中点云切片技术研究[A];全国先进制造技术高层论坛暨第八届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集[C];2009年

中国重要报纸全文数据库 前2条

1 曹裕华 高化猛 江鸿宾;激光点云 亦真亦幻[N];解放军报;2013年

2 中国工程院院士 刘先林;四维远见的装备创新[N];中国测绘报;2012年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 彭检贵;融合点云与高分辨率影像的城区道路提取与表面重建研究[D];武汉大学;2012年

2 刘涌;基于连续序列自动快速拼接的全方位三维测量技术研究[D];西南交通大学;2013年

3 袁小翠;产品表面缺陷视觉检测数据处理关键技术研究[D];南昌大学;2015年

4 赖祖龙;基于LiDAR点云与影像的海岸线提取和地物分类研究[D];武汉大学;2013年

5 王瑞岩;计算机视觉中相机标定及点云配准技术研究[D];西安电子科技大学;2015年

6 段敏燕;机载激光雷达点云电力线三维重建方法研究[D];武汉大学;2015年

7 韩峰;基于点云信息的既有铁路状态检测与评估技术研究[D];西南交通大学;2015年

8 金龙存;3D点云复杂曲面重构关键算法研究[D];上海大学;2012年

9 李扬彦;基于点云的三维重建与形变事件分析[D];中国科学院深圳先进技术研究院;2013年

10 杨德贺;面向虚拟测方系统的点云聚类与拟合理论[D];中国矿业大学（北京）;2014年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 段红娟;点云图像交互式曲线骨架提取技术及其应用[D];西南交通大学;2015年

2 张永恒;散乱点云数据配准方法研究[D];长安大学;2015年

3 吴爱;面向特征拟合的点云简化方法研究[D];中国地质大学(北京);2015年

4 薛广顺;基于立体视觉的牛体点云获取方法研究与实现[D];西北农林科技大学;2015年

5 吕超;异型面工件定位装配系统测控技术研究[D];北京交通大学;2016年

6 刘婷玉;基于逆向工程的曲面模型数字化技术研究[D];华东理工大学;2016年

7 罗寒;地面激光扫描三维模型重建技术研究[D];东华理工大学;2016年

8 刘群;基于小光斑机载LiDAR数据的单木三维分割[D];北京林业大学;2016年

9 张巍;基于深度相机Kinect的植物叶片重建研究[D];江苏大学;2016年

10 谢颖;基于三维激光扫描的粮仓储量测量中点云数据处理技术的研究[D];华东师范大学;2016年

，

本文编号：1230969