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基于车载LIDAR数据的建筑物立面重建技术研究

作　者: 杨洋
导　师: 张永生
学　校: 解放军信息工程大学
专　业: 摄影测量与遥感
关键词: 车载激光扫描系统 滤波 扫描线 点云分割 随机抽样一致性 特征提取 建筑物立面重建
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 284次
引　用: 2次
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内容摘要


车载激光扫描系统的出现为城市三维空间数据采集及建筑物立面模型的构建提供了一种全新的技术手段。它具有快速、精确、直接获取三维信息的特点,在城市三维建模中扮演着日益重要的角色。本文紧紧围绕基于车载LIDAR(Light Detection And Ranging)数据的建筑物立面重建这一主题,重点研究了车载LIDAR数据滤波、分割及建筑物立面特征提取等方面的内容,在理论和算法上取得了一定进展。本文完成的主要工作如下:1.阐述了车载LIDAR系统的组成和对地定位原理,分析了点云数据特点及处理流程,详细介绍了现有的车载LIDAR点云滤波技术、建筑物立面点云分割方法及建筑物立面特征提取技术,归纳和分析了其中需要解决的问题。2.在分析车载LIDAR数据沿扫描线分布空间特征的基础上,提出了一种基于扫描线的车载LIDAR数据滤波方法,并通过实验与基于投影点密度的滤波方法进行了对比分析,证明了该方法的效率和准确性。3.实现了基于随机抽样一致性算法的建筑物立面点云分割。借鉴点云平面方程,引入计算机图形学中的r半径密度设计了相应的判断准则,给出了分割流程。通过分割实验,表明了该方法有利于分割效率的提高。4.阐述了建筑物立面特征自动化识别策略,探讨了墙面和阳台的特征提取方法,提出了一种窗户特征提取的格网化方法,实现了从点云数据中提取出建筑物立面的二维平面特征和三维细节信息,进而自动地重建出具有较高细节层次的建筑物立面几何模型。

全文目录


摘要  7-8
Abstract  8-9
第一章 绪论  9-17
  1.1 研究背景与意义  9-10
  1.2 车载LIDAR技术研究现状  10-15
    1.2.1 车载LIDAR系统  11-13
    1.2.2 车载LIDAR点云数据处理技术  13-14
    1.2.3 存在的问题  14-15
  1.3 研究内容及论文结构安排  15-17
第二章 车载LIDAR系统及建筑物立面重建理论与方法  17-30
  2.1 车载LIDAR系统组成及工作原理  17-20
    2.1.1 系统组成  17-18
    2.1.2 对地定位原理  18-20
  2.2 车载LIDAR数据处理流程  20-22
  2.3 车载LIDAR点云数据及特点  22-24
  2.4 车载LIDAR数据建筑物重建技术  24-29
    2.4.1 车载LIDAR数据滤波技术  24-26
    2.4.2 建筑物立面点云分割技术  26-27
    2.4.3 建筑物立面特征提取技术  27-29
  2.5 本章小结  29-30
第三章 基于扫描线的车载LIDAR数据滤波方法  30-42
  3.1 点云目标沿扫描线空间分布特征  30-31
  3.2 扫描线滤波算法  31-34
    3.2.1 粗差剔除  31
    3.2.2 扫描线分割  31-33
    3.2.3 线段点集分类  33-34
    3.2.4 校正  34
  3.3 实验与分析  34-41
  3.4 本章小结  41-42
第四章 基于RANSAC的建筑物立面点云分割  42-48
  4.1 RANSAC  42
    4.1.1 基本原理  42
    4.1.2 算法流程  42
  4.2 建筑物立面点云RANSAC分割  42-45
    4.2.1 判断准则的设计  43-44
    4.2.2 面片合并  44-45
  4.3 实验与分析  45-47
    4.3.1 分割流程  45
    4.3.2 分割实验  45-47
  4.4 本章小结  47-48
第五章 建筑物立面特征提取与几何重建  48-59
  5.1 建筑物立面几何重建流程  48-49
  5.2 建筑物立面特征识别  49-50
  5.3 建筑物立面特征提取  50-56
    5.3.1 墙面特征提取  50-51
    5.3.2 阳台特征提取  51-52
    5.3.3 窗户特征提取  52-55
    5.3.4 窗户提取实验与分析  55-56
  5.4 建筑物立面几何模型重建结果与分析  56-58
  5.5 本章小结  58-59
第六章 总结与展望  59-61
  6.1 总结  59-60
  6.2 展望  60-61
参考文献  61-65
作者简历 攻读硕士学位期间的科研学术情况  65-66
致谢  66

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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