基于LiDAR点云数据的建筑物轮廓线提取

发布时间：2022-02-08 20:13

　　针对激光点云数据提取建筑物轮廓线易丢失边缘细节信息的问题,提出新的建筑物轮廓线提取方法。首先对点云数据进行网格化生成深度影像,然后基于K-means聚类对深度图像进行分割,针对双边滤波Canny算子检测轮廓时出现断裂与不规则线条的问题,提出基于高斯核Hough变换投票检测解决断裂与不规则的问题。实验证明,所提方法可以很好地从点云数据中提取完整的建筑物轮廓线,提取精度高。 

【文章来源】：工程勘察. 2020,48(06)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

Hough变换检测结果

传统方法结果叠加

近似共线像素簇及特征向量示意图

【参考文献】：
期刊论文
[1]利用LiDAR和航空影像的屋顶边缘提取及优化[J]. 朱琴,杨英宝,张宁宁.  地理空间信息. 2018(04)
[2]基于约束Delaunay三角剖分的筋特征识别与构建算法[J]. 周敏,郑国磊,罗智波,陈树林.  北京航空航天大学学报. 2016(01)
[3]改进的Otsu方法的双边滤波边缘检测算法[J]. 戚晓伟,陈秀宏.  计算机工程与应用. 2012(31)
[4]一种改进初始聚类中心选择的K-means算法[J]. 陈光平,王文鹏,黄俊.  小型微型计算机系统. 2012(06)
[5]LIDAR点云数据的建筑物特征线提取[J]. 孟峰,李海涛,吴侃.  测绘科学. 2008(05)
[6]利用机载三维成像仪的DSM数据自动提取建筑物[J]. 尤红建,苏林,李树楷.  武汉大学学报(信息科学版). 2002(04)

硕士论文
[1]基于LIDAR数据和航空影像的城市房屋三维重建[D]. 张栋.武汉大学 2005



本文编号：3615675