13474.建筑物激光點(diǎn)云平面特征提取技術(shù)的研究

1、簍羹夫?qū)W碩士學(xué)位論文建筑物激光點(diǎn)云平面特征提取技術(shù)的研究ResearchonPlaneFeatureExtractingTechnologyoftheBuildingsPointCloudfromLaserScanning指導(dǎo)教師：吳亟塞塾援學(xué)位授予單位：塞差太堂論文答辯日期：至Q!壘生主且三Q旦建筑物激光點(diǎn)云平面特征提取技術(shù)的研究摘要激光掃描技術(shù)因具有高分辨率空間數(shù)據(jù)獲取的特點(diǎn)，正逐步成為建筑物三維重建以及數(shù)字城市中新的研究熱點(diǎn)。然而

2、激光掃描儀采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)量巨大，給計(jì)算機(jī)處理帶來挑戰(zhàn)。目前針對(duì)海量的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，研究高效準(zhǔn)確的重建方法仍處于探索階段。為此，本文以建筑物的三維重建為背景，重點(diǎn)研究了地面激光掃描數(shù)據(jù)中建筑物點(diǎn)云的分割以及建筑物立面結(jié)構(gòu)中平面特征提取方法，主要工作如下：1針對(duì)地物點(diǎn)云相連問題，本文提出了基于圓柱體鄰域的非地面點(diǎn)分割算法，實(shí)現(xiàn)地面點(diǎn)(包含低矮地物)與非地面點(diǎn)的分離。該算法根據(jù)地面和地物的點(diǎn)云分布特征，首先設(shè)計(jì)圓柱體鄰域，對(duì)每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，計(jì)算其鄰

3、域點(diǎn)的高程差，并利用設(shè)定的閡值實(shí)現(xiàn)對(duì)地面點(diǎn)與非地面點(diǎn)初步分割。由于初步分割容易將原本屬于非地面點(diǎn)(如：零星分布的樹葉)錯(cuò)分到地面點(diǎn)上，故對(duì)初步分割后留下的地面點(diǎn)采用歐拉距離聚類算法，獲得真正地面點(diǎn)，并將其余的錯(cuò)分割的地面點(diǎn)與初步分割后的非地面點(diǎn)合并為非地面點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的可行性，并分析了分割算法中圓柱體半徑參數(shù)對(duì)分割結(jié)果的影響：2針對(duì)基于圖像方法分割出的建筑物點(diǎn)云不完整問題，本文提出了基于目標(biāo)曲率直方圖的建筑物點(diǎn)云分割算法。首先，

4、對(duì)非地面點(diǎn)云進(jìn)行歐拉距離聚類算法，將滿足一定空間距離的點(diǎn)聚為一類，實(shí)現(xiàn)地物目標(biāo)聚類。然后，對(duì)每一類進(jìn)行體積計(jì)算，排除體積小的目標(biāo)。最后，由于剩余的目標(biāo)中還含有非建筑物，如成群的樹，故對(duì)剩余的目標(biāo)進(jìn)行曲率直方圖統(tǒng)計(jì)，按照直方圖中曲率為零的概率最大，分割出建筑物點(diǎn)云。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能有效解決建筑物點(diǎn)云分割的不完整問題；3引入多結(jié)構(gòu)快速生成算法用于建筑物點(diǎn)云平面提取的方法。該算法在隨機(jī)產(chǎn)生一組平面模型之后，首先通過每個(gè)點(diǎn)相對(duì)于模型的殘差排序