机载LiDAR数据建筑物顶面点云分割方法研究

发布时间：2018-03-21 11:29

  本文选题：机载LiDAR　切入点：区域增长　出处：《测绘通报》2014年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：建筑物顶部面片的精确分割是机载LiDAR点云数据中建筑物三维重建的关键。本文在LiDAR点云数据法向量分析及曲率计算的基础上,采用曲率最小点作为种子点,以点云法向量角度差和灰度值差作为生长条件,构建LiDAR点云数据的建筑物顶面面片区域增长分割方法,并进一步对分割面片的邻接点进行处理,用于建筑物三维模型的重建。试验结果表明,本文算法可准确地分割不同结构类型的建筑物顶面,并能够有效区分植被点云。
[Abstract]:Accurate segmentation is the key to the top of the building surface 3D reconstruction building of airborne LiDAR point cloud data. Based on LiDAR point cloud data vector analysis and calculate the curvature, the curvature of the minimum point as the seed point to point cloud normal vector angle difference and gray value difference as the growth conditions, the construction of the LiDAR point cloud data the top surface of the building surface region growing segmentation method, and further to the adjacent point of subdivision surface is processed for three-dimensional reconstruction of the building model. The experimental results show that this algorithm can accurately separate different types of building top surface, and can effectively distinguish vegetation point cloud.

【作者单位】： 河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室;河南理工大学矿山空间信息技术河南省重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(U1304402) 河南理工大学博士基金(B2009-80)
【分类号】：TN957.52

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本文编号：1643655