融合LiDAR点云和CCD影像的建筑物轮廓提取方法研究

发布时间：2017-04-03 17:06

  本文关键词：融合LiDAR点云和CCD影像的建筑物轮廓提取方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着信息技术的发展,数字城市的建设如火如荼,在数字城市中,建筑物是最关键的元素,对建筑物轮廓信息的提取是建筑物建模的灵魂技术。机载三维激光测量技术和遥感技术的发展给数据获取带来了很大的方便。本文结合具有三维坐标的LiDAR点云数据和具有丰富纹理信息的影像数据,提出在主方向约束条件下进行建筑物轮廓的提取方法,达到自动精确提取建筑物轮廓信息。本文的研究内容如下：(1)建筑物识别。用结合自动建筑物识别和人机交互的方法对用软件分类好的建筑物点云进行识别识别,以便进行建筑物主方向的估计。自动识别建筑物的方法才用区域增长的聚类方法进行的,这个方法是对聚类分析方法的改进,对聚类分析的种子选取进行了优化；由于在自动识别当中,有些距离比较近的建筑物和存在误差点的建筑物不能很好地被分离在,因此紧接着用人机交互识别的方法进行识别。人机交互识别当中,改进了常用的射线法的判别方式,采用与多边形顶点的交点类别和个数作为判断分类条件,并把交点分为普通交点和顶点交点,最后综合交点类别和交点的数目进行判断,实验结果取得了很好的效果。(2)融合建筑物点云和CCD影像进行建筑物轮廓的提取。建筑物的轮廓提取是三维重建工作当中最重要的基础工作,因为能否精确、快速地提取建筑物的轮廓,具有重要的意义。本文根据现有的建筑物提取的各种方法,提出了一种LiDAR点云与CCD影像的正射影像融合提取建筑物轮廓的方法,利用LiDAR的具有三维坐标的优势,直接与正射影像套合,建成了轮廓提取区,然后根据LiDAR点集拟合旋转最小外接矩形,形成建筑物的概略主方向,然后在主方向约束下,用Hough变换进行影像的线段的提取,最后用基于LiDAR密度分析和K-means聚类方法进行轮廓的筛选,最终获得建筑物精确、细致、比较完整的轮廓。通过对比实验结果表明,本文使用的方法提取的建筑物轮廓更为光滑,完整,自动化也更高。
【关键词】：机载LiDAR CCD影像 提取 轮廓筛选
【学位授予单位】：辽宁工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TU198;P237
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 绪论9-16
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 建筑物提取技术的现状和进展11-13
• 1.2.1 基于CCD影像提取建筑物轮廓的发展现状11
• 1.2.2 基于LiDAR点云的建筑物提取的发展现状11-13
• 1.2.3 多源数据融合的建筑物轮廓提取13
• 1.3 研究内容与组织结构13-16
• 2 机载激光雷达系统16-26
• 2.1 机载激光雷达系统组成16-17
• 2.2 机载激光雷达对地定位原理17-18
• 2.3 机载激光雷达数据18-26
• 2.3.1 数据格式19-20
• 2.3.2 数据特点20-22
• 2.3.3 数据的组织22-26
• 3 建筑物LiDAR点云提取与识别26-42
• 3.1 建筑物LiDAR点云的提取26-33
• 3.1.1 点云预处理26-27
• 3.1.2 建筑物点云提取27-33
• 3.2 建筑物LiDAR点云识别33-42
• 3.2.1 聚类分析法识别33-37
• 3.2.2 射线法识别37-39
• 3.2.3 实验结果与分析39-42
• 4 融合LiDAR点云和CCD影像的建筑物轮廓提取42-56
• 4.1 轮廓提取区的建立42-45
• 4.2 主方向约束下的线段提取45-52
• 4.2.1 建筑主方向下的自动检测算法45-47
• 4.2.2 线段提取47-52
• 4.3 基于LiDAR密度分析与K-means聚类的轮廓筛选52-54
• 4.4 实验结果分析54-56
• 5 结论与展望56-57
• 参考文献57-61
• 作者简历61-63
• 学位论文数据集63

【参考文献】

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本文编号：284655