基于地面LiDAR數(shù)據(jù)的建筑物立面提取及建模研究.pdf

1、建筑物作為城市三維建模的重要目標(biāo)，其位置邊界信息在目前地圖更新與導(dǎo)航、房產(chǎn)規(guī)劃等應(yīng)用方面起著重要的作用。地面三維激光掃描儀能夠獲取大面積高分辨率的被測(cè)對(duì)象表面海量三維數(shù)據(jù)，但原始三維激光掃描數(shù)據(jù)中除了建筑物立面目標(biāo)點(diǎn)云外，還包含一些地面、樹木、行人、車輛和城市的部分基礎(chǔ)設(shè)施點(diǎn)云等非建筑物點(diǎn)云數(shù)據(jù)及其他噪聲點(diǎn)，需要進(jìn)一步提取建筑物立面信息,以便對(duì)目標(biāo)建筑進(jìn)行三維建模。因此，如何高效的從大量點(diǎn)云數(shù)據(jù)中快速準(zhǔn)確的提取出建筑物立面，成為了許多學(xué)

2、者研究的熱點(diǎn)方向，是“數(shù)字城市”建設(shè)工作中的重要環(huán)節(jié)，提取準(zhǔn)確度決定著建筑物后期模型的重建精度。
　　隨機(jī)抽樣一致性算法（Random Sample Consensus）作為一種魯棒性強(qiáng)的算法，在數(shù)據(jù)錯(cuò)誤率超過(guò)50%時(shí)仍然能夠得到理想的處理結(jié)果，能有效抑制噪聲點(diǎn)的影響，提取出正確的特征線和特征面，是一種穩(wěn)健、高效的從樣本集中擬合數(shù)學(xué)要素的方法，在基礎(chǔ)矩陣估計(jì)、特征匹配、運(yùn)動(dòng)模型選擇等計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域內(nèi)有著廣泛應(yīng)用。目前RANSAC算

3、法多用于機(jī)載和車載LiDAR數(shù)據(jù)處理上，在地面三維激光掃描儀獲取數(shù)據(jù)中的研究較少。傳統(tǒng)的RANSAC算法需要事先確定閾值，在進(jìn)行建筑物立面信息的平面點(diǎn)云提取過(guò)程中，閾值的選取對(duì)平面提取準(zhǔn)確性有很大影響。
　　論文在簡(jiǎn)要介紹地面三維激光掃描技術(shù)的基礎(chǔ)上，闡述了RANSAC算法的原理，針對(duì)傳統(tǒng) RANSAC算法的特點(diǎn)和不足，對(duì)傳統(tǒng)的基于 RANSAC方法提取建筑物立面進(jìn)行了改進(jìn)。采用基于點(diǎn)云密度值和半徑密度優(yōu)化了RANSAC算法，通過(guò)