激光扫描点云的线结构提取与应用研究
激光扫描点云的线构造提取与应用研究
三维激光扫描丈量技术正以日异月新的发展态势成为三维空间信息获得的一种
无可代替的方式。发展到现在 ,三维激光扫描丈量技术产生了合用于不一样丈量目
标场景的多种平台种类 ,主要包含近景式、地面式和挪动式等 ,其相应的点云数据
办理也成为同行业和跨领域争相研究的热门问题。 “盲扫”凌乱点云除掉三维点坐
标以外不包含其余的计算机可直接识其他信息 ,需要经过数据办理从中描绘出感兴
趣的特色 ,此中线特色的提取是一个重要的方面。针对三维点云数据线特色提取的
有关系统性研究固然较少 ,但也己获得了必定进展。
可是 ,因为三维激光扫描丈量技术获得的点云拥有海量性、凌乱性、种类的多
样性、精度的差别性及数据的非完好性等特色 ,现有对于三维点云线特色提取的有关
算法仍存在必定问题 ,主要有 :(1)计算效率较低 ;(2)适应性不强 ;(3)自动化办理能
力较低 ;(4)对办理结果未进行有效的错误控制和精度评定。所以 ,研究高办理效
率、高自动化程度、 高自适应性和高靠谱性的点云线特色提取方法对于三维激光扫
描点云有关应用技术的发展与推行拥有重要的意义。 本文第一将点云的线特色定义
为内构造线段、 外界限限段、纹理线段以及几何直线等四种构造类
型 ,这四种种类线构造之间互相互补 ,致力于完好展现被测场景中可能存在的直
线特色。本文各章节分别针对不一样种类线构造的提取方法睁开研究 , 并联合应用
对线构造的语义描绘能力进行考证 ,主要内容以下 :1.作为边沿线段提取的基础 ,
第一提出了一种自适应的点云体素化剖分与体素分层生长的平面切割方法。
针对现有平面切割方法存在效率低、 成效差、参数设置复杂或自动化程度低
等问题 ,该方法采纳体素信息统计的方式进行有关阈值参数的自动选定 ,主要包含
体素剖分停止条件以及鉴于体素生长的共面条件确实定等 ,从而实现自适应于点云
密度和厚度散布的八叉树体素剖分 ,从而依照分层统计的阈值参数采纳鉴于体素的
生长代替鉴于点的生进步行平面切割。实验结果表示 ,此方法能够较好地
自适应于不一样平台收集的、不一样散布密度和不一样数据质量的三维激光扫描点
云 , 而且能够高效地获得较为精美的点云平面切割结果。 2. 针对位于平面交线地区
的内构造线段 ,提出了一种鉴于体素生长的点云内构造线段高效提取方法。该方法
针对现有内构造线段提取方法存在的效率低下或正确程度不足等问题 ,以体素为单
位进行邻域判断和地区生长 ,实现对内构造线段散布地区的挑选与切割 ,从而
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