大场景内建筑物点云提取及平面分割算法.pdfVIP

第42卷 第9期 中 国 激 光 CHINESE J0URNALOF LASERS Vo1．42，No．9 2015年 9月 Septem ber，2015 大场景内建筑物点云提取及平面分割算法 卢维欣 万幼川 何培培 陈茂霖 秦家鑫 王思颖 武汉大学遥感信息工程学院，湖北 武汉 430079 摘要 提 出一种从地面激光点云数据 中提取建筑 目标并进行分割的新方法 ，该方法利用半径渐变 的主成分分析法 确定各点局部几何特征(最佳半径 ，法向量、维度特征)；根据几何特征将地面点从原始点云中剔除，将非地面点按距 离聚类形成点云簇 ，并对点云簇进行整体特征分析 ，识别建筑物 目标 ；依据点的局部特征设置 区域增长法生长准则 对建筑物 目标进行平面分割并对分割结果进行优化 。实验结果表 明，该方法不仅能快速有效提取大场景中的建筑 物 目标进行分割 ，并且解决了传统区域增长法不稳定的问题 ，提高了建筑物点云平面分割 的精确性和可靠性 。 关键词 遥感 ；点云分割；维度特征；建筑物提取；区域增长 中图分类号 TN958．98 文献标识码 A doi：10．3788／CJL20l542．0914004 ExtractingandPlaneSegmentingBuildingsfrom LargeScenePointCloud LuWeixin WanYouchuan HePeipei ChenMaolin QinJiaxin WangSiying SchoolofRemoteSensingandInformationEngineering，WuhartUniversity，Wuhan，Hubei430079，China Abstract A new approachforextractandsegmentbuildingtargetfrom terrestriallaserscannerpointcloudsis presented．Thelocalgeometricfeatures(optimalradius，normal，dimensionalfeature)ofeachpointarecalculated byprincipalcomponentanalysisofprogressiveradius．Thepointsofgroundareremovedfrom originalpointclouds bygeometricalcharacteristic，SOthattherestpointscanbedividedintoseveralpoint—clustersbydistance．The statisticsfeaturesofeachpoint—clusterarecalculatedtoextractthebuildings．A growingrulebasedonthelocal geometricfeaturesismadetosegmentthebuildingsintosurfaces．Theexperimentalresultsshow thattheproposed methodhastheabilitytoextractandsegmentbuildingform w idescene．Besides，thestabilityandaccuracyof buildingsegmentingbytheproposedmethodishigherthanthatbytraditionalregiongrowingmethod． Keywords remotesensing；pointcloudsegmentation；dimensionalfeature；buildingextraction；regiongrowing OCIS codes 280．3640；150．6910；150．1135 l 引 言 地面激光扫描仪能快速