大场景内建筑物点云提取及平面分割算法_卢维欣1
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第 42 卷 第 9 期
2015 年 9 月
Vol. 42, No. 9
September, 2015
中 国 激 光
CHINESE JOURNAL OF LASERS
0914004-
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/CJL201542.0914004
Extracting and Plane Segmenting Buildings from Large Scene Point Cloud
Lu Weixin Wan Youchuan He Peipei Chen Maolin Qin Jiaxin Wang Siying
School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan, Hubei 430079, China
Abstract A new approach for extract and segment building target from terrestrial laser scanner point clouds is
presented. The local geometric features (optimal radius, normal, dimensional feature) of each point are calculated
by principal component analysis of progressive radius. The points of ground are removed from original point clouds
by geometrical characteristic, so that the rest points can be divided into several point-clusters by distance. The
statistics features of each point-cluster are calculated to extract the buildings. A growing rule based on the local
geometric features is made to segment the buildings into surfaces. The experimental results show that the proposed
method has the ability to extract and segment building form wide scene. Besides, the stability and accuracy of
building segmenting by the proposed method is higher than that by traditional region growing method.
Key words remote sensing; point cloud segmentation; dimensional feature; building extraction; region growing
OCIS codes 280.3640; 150.6910; 150.1135
收稿日期: 2015-04-07; 收到修改稿日期: 2015-05-14
基金项目: 国家科技支撑计划(2014BAL05B07)
作者简介: 卢维欣(1991—)，男，硕士研究生，主要从事地面激光点云三维建模方面的研究。
E-mail: lwxwhu@whu.edu.cn
导师 简 介: 万 幼 川 (1960—)，男，教授，博士生导师，主要从事遥感数据处理与应用、摄 影 测 量与 LIDAR 数据处理等方面的
研究。E-mail: ychwan@whu.edu.cn
1 引 言
地面激光扫描仪能快 速、精确的获取建筑物的 立面 信息，弥补了机载激光雷达及航 空摄 影测量技术在
这方面的不足，已经成为城市三维(3D)建模主要的数据来源之一
[1-2]
。使用地面激光点云对建筑物建模已经
成为当前研究热点
[3-6]
，然而原始点云内除了建筑物以外还包含大量的其他地物如树、路灯等，因此在建模之
前需进行建筑物提取。文献[7-8]直 接对地面点云进行平面分割，并根据特 定形状的组合提取目标地 物，这
种方法精度较高，但对整体点云进行分割效率低下。文献[9-10]利用三维空间的点在二维(2D)平面上的投影
密度来进行建筑物提取，这类方法仅对结构简单的建筑物有效，对复杂的场景并不理想。而文献[11]则采用
蚁群算法在建筑物与非建筑之间寻找最适分割线，同样不适用于复杂场景。平面分割是建筑物三维建模的
基础，区域增长
[12-13]
、模型拟合
[4,14]
，特征聚类
[15-16]
是点云平面分割中常用的三类方法，其中区域增长因为易于
实现、速度较快而得到了广泛应用，然而传统区域增长法存在不稳定的问题，这主要由点云特征的不确定性
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