点云数据稀疏区域建筑物立面重建方法

发布时间：2018-03-12 07:45

  本文选题：点云数据稀疏　切入点：建筑物立面重建　出处：《应用科学学报》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：建筑物立面兼顾规则和非规则的几何结构排列,利用先验或提取的立面结构规则推理数据稀疏区域立面模型时,会产生不合理的重建结果.为此,提出一种结合规则推理和点云数据验证的数据稀疏区域建筑物立面重建方法,能够对推测的立面模型合理性进行验证.在利用影像数据改善立面点云数据初始重建模型偏移的基础上,分析立面结构的排列规律.采用四邻域模板匹配方法推理点云数据稀疏区域立面几何结构的位置和类型.最后用点云数据验证推理重建结果的可靠性.实验表明,对于结构多样的建筑物立面,该方法可检测出不合理的重建结果,提高了基于规则建筑物立面重建的可靠性.
[Abstract]:When both regular and irregular geometric structure arrangement of building facades are taken into account, and when a priori or extracted facade structure rule is used to infer the sparse regional elevation model of data, it will produce unreasonable reconstruction results. A method of building facade reconstruction in sparse area is proposed, which combines rule reasoning and point cloud data verification. On the basis of using image data to improve the initial reconstruction model migration of elevation point cloud data, we can verify the rationality of the hypothetical elevation model. The location and type of elevation geometry in sparse region of point cloud data are deduced by using four-neighborhood template matching method. Finally, the reliability of the result of reasoning and reconstruction is verified with point cloud data. The experimental results show that, For building facades with various structures, this method can detect unreasonable reconstruction results and improve the reliability of rule-based building facade reconstruction.
【作者单位】： 武汉大学遥感信息工程学院;广西壮族自治区测绘地理信息局;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项基金(No.2042014kf0294)资助
【分类号】：P237

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1600639