关键点检测的复杂建筑物模型自动重建

发布时间：2018-03-14 06:01

  本文选题：建筑物重建　切入点：机载Li　出处：《遥感学报》2014年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：利用机载Li DAR点云数据进行建筑物重建是当今摄影测量与遥感领域的一个热点问题,特别是复杂形状建筑物模型的精确自动构建一直是一个难题。本文提出一种基于关键点检测的复杂建筑物模型自动重建方法,采用RANSAC法与距离法相结合的分割方法自动提取建筑物屋顶各个平面的点云,并利用Alpha Shape算法提取出各个平面的精确轮廓,根据屋顶平面之间的空间拓扑关系分析建筑物的公共交线特征,在此特征约束下对提取的初始关键点进行修正,最终重建出精确的建筑物3维模型。选取不同类型复杂建筑物与包含复杂建筑物的城市区域点云进行实验,结果表明该算法具有较强实用价值。
[Abstract]:Building reconstruction using airborne Li DAR point cloud data is a hot issue in the field of photogrammetry and remote sensing. In particular, the accurate automatic construction of complex building models has always been a difficult problem. In this paper, a method of automatic reconstruction of complex building models based on key point detection is proposed. The RANSAC method combined with the distance method is used to automatically extract the point clouds of each plane on the roof of the building, and the exact contour of each plane is extracted by using the Alpha Shape algorithm. According to the spatial topological relationship between the roof planes, the public intersection features of buildings are analyzed, and the initial key points are corrected under the constraints of the features. Finally, the accurate 3D model of buildings is reconstructed. The experimental results show that the algorithm has strong practical value by selecting different types of complex buildings and point clouds in urban areas containing complex buildings.
【作者单位】： 信息工程大学地理空间信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(编号:41371436)
【分类号】：TN957.52

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1609911