融合LiDAR點云和CCD影像的建筑物輪廓提取方法研究.pdf

1、隨著信息技術的發(fā)展，數(shù)字城市的建設如火如荼，在數(shù)字城市中，建筑物是最關鍵的元素，對建筑物輪廓信息的提取是建筑物建模的靈魂技術。機載三維激光測量技術和遙感技術的發(fā)展給數(shù)據(jù)獲取帶來了很大的方便。本文結合具有三維坐標的LiDAR點云數(shù)據(jù)和具有豐富紋理信息的影像數(shù)據(jù)，提出在主方向約束條件下進行建筑物輪廓的提取方法，達到自動精確提取建筑物輪廓信息。本文的研究內(nèi)容如下:
　　(1)建筑物識別。用結合自動建筑物識別和人機交互的方法對用軟件分類好

2、的建筑物點云進行識別識別，以便進行建筑物主方向的估計。自動識別建筑物的方法才用區(qū)域增長的聚類方法進行的，這個方法是對聚類分析方法的改進，對聚類分析的種子選取進行了優(yōu)化;由于在自動識別當中，有些距離比較近的建筑物和存在誤差點的建筑物不能很好地被分離在，因此緊接著用人機交互識別的方法進行識別。人機交互識別當中，改進了常用的射線法的判別方式，采用與多邊形頂點的交點類別和個數(shù)作為判斷分類條件，并把交點分為普通交點和頂點交點，最后綜合交點類別和交

3、點的數(shù)目進行判斷，實驗結果取得了很好的效果。
　　(2)融合建筑物點云和CCD影像進行建筑物輪廓的提取。建筑物的輪廓提取是三維重建工作當中最重要的基礎工作，因為能否精確、快速地提取建筑物的輪廓，具有重要的意義。本文根據(jù)現(xiàn)有的建筑物提取的各種方法，提出了一種LiDAR點云與CCD影像的正射影像融合提取建筑物輪廓的方法，利用LiDAR的具有三維坐標的優(yōu)勢，直接與正射影像套合，建成了輪廓提取區(qū)，然后根據(jù)LiDAR點集擬合旋轉最小外接矩形