结合区域增长与RANSAC的机载LiDAR点云屋顶面分割

P237; 建筑物屋顶面大小差异较大、形状复杂、数量不确定等特点,以及机载LiDAR点云密度不均、分布不规则、缺乏语义信息等特性,对屋顶面的准确分割造成了很大干扰,因此现有分割方法的精度和适用性仍有待提高.针对上述问题,本文提出一种结合区域增长与RANSAC的机载LiDAR点云屋顶面分割方法.首先,引入稳健的法向量估计算法计算点云法向量,利用提出的迭代区域增长策略和RANSAC提取多个可靠屋顶面片;然后,基于可靠屋顶面片参数和RANSAC计算内点的思想,迭代合并可靠屋顶面片,并精化屋顶面参数;最后,计算未能通过前面步骤分割的点到各屋顶面的垂直距离,将其标记为距离最小且小于阈值的屋顶面,并通过局...

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Published inCe hui xue bao Vol. 50; no. 5; pp. 621 - 633
Main Authors 赵传, 郭海涛, 卢俊, 余东行, 林雨准, 姜怀刚
Format Journal Article
LanguageChinese
English
Published Beijing Surveying and Mapping Press 01.05.2021
信息工程大学地理空间信息学院,河南郑州450001%信息工程大学地理空间信息学院,河南郑州450001%海图信息中心,天津300450
火箭军指挥学院,湖北武汉430012
Subjects
Complexity
Image reconstruction
Iterative methods
Lidar
Parameters
Roofing
Segmentation
Segments
Three dimensional models
屋顶面分割
RANSAC
机载LiDAR点云
迭代区域增长
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ISSN1001-1595
1001-1595
DOI10.11947/j.AGCS.2021.20200270

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Summary:P237; 建筑物屋顶面大小差异较大、形状复杂、数量不确定等特点,以及机载LiDAR点云密度不均、分布不规则、缺乏语义信息等特性,对屋顶面的准确分割造成了很大干扰,因此现有分割方法的精度和适用性仍有待提高.针对上述问题,本文提出一种结合区域增长与RANSAC的机载LiDAR点云屋顶面分割方法.首先,引入稳健的法向量估计算法计算点云法向量,利用提出的迭代区域增长策略和RANSAC提取多个可靠屋顶面片;然后,基于可靠屋顶面片参数和RANSAC计算内点的思想,迭代合并可靠屋顶面片,并精化屋顶面参数;最后,计算未能通过前面步骤分割的点到各屋顶面的垂直距离,将其标记为距离最小且小于阈值的屋顶面,并通过局部范围内投票的方式精化屋顶面分割结果.利用多个具有代表性的建筑物点云和一组区域建筑物点云进行试验,结果表明,所提出的方法可有效地分割不同复杂程度的建筑物屋顶面,并能较好地分割面积较小的屋顶面,以屋顶面和单点为评价单元的平均分割正确率为95.56％ 和97.93％,分割的结果可为建筑物三维模型重建、点云精简等应用提供可靠的信息.
Bibliography:ObjectType-Article-1
SourceType-Scholarly Journals-1
ObjectType-Feature-2
content type line 14
ISSN:1001-1595
1001-1595
DOI:10.11947/j.AGCS.2021.20200270