步进式区域生长的城区摄影测量点云分类
发布时间:2023-06-06 19:07
针对面向对象点云分类中单一分割算法无法满足复杂场景分割需求的问题,该文提出了一种步进式区域生长的倾斜摄影测量点云分割算法。该算法首先进行粗分割,获取光滑分割面片,然后将点云丰富的纹理信息引入精细分割过程,最后,利用可见光波段差异植被指数(VDVI)约束下的连通成分分析合并分割面片,得到最终的分割结果,并在两景具有较强代表性的城区场景下完成了倾斜摄影测量点云的分割分类实验。实验结果表明,该文算法分割的面片形态规则、数量较少,且分类精度高达96.45%、94.44%,相比于单点和传统单一分割算法的分类结果更优,研究结果适用于复杂场景下倾斜摄影测量点云的分类。
【文章页数】:9 页
【文章目录】:
0 引言
1 步进式区域生长算法
1.1 粗分割
1.2 精细分割
1.3 VDVI约束下的连通性分析
1.4 地面点分割
2 面向对象的点云分类
3 实验与分析
3.1 测区数据
3.2 粗分割结果
3.3 精细分割结果
3.4 分割面片合并结果
3.5 地面点分割结果
3.6 整体分割结果对比分析
4 分类结果对比分析
4.1 定性分析
4.2 定量分析
5 结束语
本文编号:3832037
【文章页数】:9 页
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0 引言
1 步进式区域生长算法
1.1 粗分割
1.2 精细分割
1.3 VDVI约束下的连通性分析
1.4 地面点分割
2 面向对象的点云分类
3 实验与分析
3.1 测区数据
3.2 粗分割结果
3.3 精细分割结果
3.4 分割面片合并结果
3.5 地面点分割结果
3.6 整体分割结果对比分析
4 分类结果对比分析
4.1 定性分析
4.2 定量分析
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