一种改进的RANSAC算法提取多模型圆弧特征点云

针对传统RANSAC算法迭代次数无上限及只能识别单个模型的局限,提出一种适用于扫描线式点云数据改进的RANSAC算法。对三维激光点云数据进行二维化处理,在RANSAC算法的基础上对局外点进行预剔除,计算过程中对迭代次数进行自适应调整,采用分次识别法实现多模型圆弧点云的提取。实例证明,文中算法能够有效地提取同一场景中的多模型圆弧点云,较传统算法具有明显优势。     

基于几何特征约束的建筑物点云配准算法

针对人工建筑物表面存在的几何特征关系提出了基于几何特征约束的建筑物点云配准算法,根据点云数据中平面与平面重合关系,推导点在平面上和平面法线平行的2种线性不等约束条件。在6独立参数模型中增加几何特征约束的不等约束条件组成了附有约束条件的配准模型。通过对建筑物3维激光扫描点云数据的采集和处理,详细分析了几何特征约束配准算法的处理结果。试验结果分析表明几何特征约束条件可以合理地改善3维空间转换参数解算结果,提出的配准模型较适合于人工建筑物点云数据的配准。     

基于RANSAC算法的稳健点云平面拟合方法

针对点云平面拟合中存在粗差及异常值等问题,对结合特征值法的随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)平面拟合算法进行了改进。该方法以RANSAC算法为基础,结合特征值法,利用点到平面模型距离的标准偏差来自动选取阈值t,通过阈值t检测并剔除异常数据点,达到获得理想平面拟合参数的目的。用改进的算法和传统的特征值法分别对点云数据进行处理,结果表明,改进的算法适用于存在误差和异常值的点云数据拟合,能稳定地获得较好的平面参数估值,具有较强的鲁棒性。     

基于改进RANSAC算法的屋顶激光点云面片分割方法

基于改进的随机抽样一致性算法(RANSAC)对建(构)筑物屋顶面片进行点云分割,通过改进种子点选取方式来提高面片分割的置信度,并将点到平面距离的标准差作为判断准则,以提高分割面片的准确性。同时,采用KD-Tree组织点云,根据空间平面的法向量、连通性分析、点云的R半径密度对分割的面片进行优化处理,试验证明该方法能有效地对建筑物屋顶面片进行点云分割。     

一种引入 RANSAC 算法的匹配点云规则化方法

针对影像匹配点云的大数据量和分布不规则化问题,本文提出了一种基于平均模型的RANSAC规则化方法。该方法首先对匹配点云进行格网化,然后以格网为基本单位,利用RANSAC方法重复随机抽取多个样本,根据高程平均模型和设定的判断条件得到最终一致集,最后基于该子集利用平均模型和最邻近原则完成该格网的规则化。对比实验证明,本文方法在保证数据精度的同时,大大提高了数据的简化度和可靠性。     

利用RANSAC算法对建筑物立面进行点云分割

建筑物立面点云分割是车载激光扫描数据特征提取与建模的基础.本文将随机抽样一致性算法( Random Sampling Consensus)方法引入对点云的分割中,并在判断准则中引入了点云的r半径密度,消除了噪声的影响,同时建立角度和距离两个约束条件对平面分割结果进行优化,提取出了最终的建筑物立面特征平面.     

基于kd-tree的建筑物散乱点云平面分割

应用kd-tree快速确定散乱点云数据中某一个点的邻域,不需要先验地知道点云数据之间的拓扑(邻接)关系,使得建筑物点云平面分割算法更一般化,应用面更广。根据建筑物平面特征的先验信息,并采用高效数据结构,优化了平面分割算法,给出了散乱点云平面分割的实现和相应结果,说明了基于kd-tree的建筑物散乱点云平面分割算法的有效性。     

ICP算法及其在建筑物扫描点云数据配准中的应用

ICP算法是三维激光扫描数据处理中点云数据配准的一种高水平的数学方法。本文全面地回顾了ICP算法的研究背景,并重点阐述了迭代最近点法ICP的计算过程及其主要的改进算法;通过建筑物三维激光扫描数据的采集,对基于ICP算法的点云数据配准过程进行了详细地分析。实验分析表明三维激光扫描数据配准后的点云数据质量较大程度上依赖于专业技术人员的数据处理经验和专业知识。     

基于RANSAC算法的地铁隧道点云数据滤波

三维激光扫描技术能够快速、有效地获取隧道点云数据,可用于提取地铁隧道的形变信息,但隧道点云数据中包含着噪声点、离群点,需要滤波去除,目前已有滤波算法不适用于隧道环境。文中采用统计特征去除部分噪声点,利用区域增长方法初步提取隧道壁部分点云作为RANSAC算法种子点,进一步利用RANSAC算法拟合数学模型提取隧道壁全部点云数据,并利用RANSAC点云拟合模型对隧道盾构体施工精度进行评估。实验结果表明了方法的有效性。     

基于Otsu的建筑物点云分割改进算法

提出了一种基于Otsu的建筑物点云分割改进算法,针对传统Otsu分割算法在精确性方面的不足提出2点修改意见。首先根据投影点密度理论将三维点云转换为二维灰度图像,再利用Otsu算法及其改进算法对图像进行分割。采用Riegl公司VZ-400激光扫描仪采集的武汉大学信息学部第一教学楼的点云进行分割处理,并与传统的Otsu分割算法进行对比。结果表明,该算法分割正确率可达96.54%,远高于改进前的72.82%。     

利用三维激光扫描数据进行建筑物立面点云分割算法分析

三维激光扫描技术在当今社会的应用越来越广泛,但由于点云数据量大,处理效率低下,如何快速高效地将大量点云数据进行重建与识别成为解决问题的关键。点云分割技术能够将立面点云中的特征信息与背景点云分离开来,为地物特征信息的提取和识别工作提供了重要的技术支持。本文通过编程实现了多种点云分割算法,对建筑物立面进行分割处理,详细分析了不同算法的分割精度及适用范围。     

改进的自适应遗传算法支持下点云与BIM模型配准

在钢结构数字化检测中,点云与设计模型的配准是进行数字化检测的关键步骤,配准的精确度决定了检测分析的准确度。传统配准方法一般先进行粗配准再进行精确配准,计算量大且收敛速度缓慢。针对精确配准存在的问题,本文提出了基于改进的自适应遗传算法用于点云与设计模型的配准方法,自适应地调整交叉概率与变异概率的执行顺序及概率值的大小,提高了种群的多样性及收敛速度。试验证明,改进后的自适应遗传算法极大地提高了点云与模型配准精度和收敛速度。     

半自动机载LiDAR点云建筑物三维重建方法

针对全自动建筑物3D重建存在需要后续人工检验,且发现重建错误需要花费额外时间修改的问题,提出了一种半自动的面向对象的机载LiDAR点云建筑物3D重建方法。基于建筑物类别点云的联通分析和平面生长分割结果,提出了自动的建筑物栋数检测、单栋建筑物外轮廓提取、单栋建筑物内部结构线提取方法;同时,在计算机无法完成部分工作时,人工辅助计算机完成高程阶越线提取、识别建筑物屋顶附属物点云等工作。实验证明,该方法可以适用于高密度机载LiDAR点云数据中城区大部分建筑物的3D模型重建。     

三维点云的分割及骨架提取研究

针对在三维点云环境下分离目标物体所出现的过度分割问题,提出一种结合随机抽样一致性和颜色差值区域聚类的分割方法。首先利用RANSAC算法去除场景中大部分平面,使得目标物体和连成片的点云脱离,然后结合点云的距离阈值和目标颜色差值,得到目标点云数据。针对L1中值算法对曲率较大模型的骨架提取存在的不足,进行了改进。通过L1中值算法对点云模型进行骨架提取,得到点云的骨架点,然后沿端点方向向外进行最大内切球的球心提取,最后连接多个球心及骨架末端点,得到符合人类视觉效果的骨架。改进的算法提高了L1中值对曲率较大点云骨架提取的准确性。     

基于实体化的地面点云建模技术

地面三维激光扫描点云密集,实体信息隐含,特征提取困难。根据原始点云数据的特点,提出对点云进行实体化处理,种子点生成技术可用于实体提取。完成点云实体化后,通过随机采样一致算法结合稳健估计方法,可更好地进行地物特征提取。由于现实客观世界的复杂性,采用一些先验性知识,可以减少人工处理过程,加快点云分类和实体建模速度。     

Automated extraction of 3D vector topographic feature line from terrain point cloud

This paper presents an automated topographic feature lines detection method that directly extracts 3D vector topographic feature lines from terrain point cloud. First, signed surface variation (SSV) is introduced to extract the potential feature points. Secondly, the potential feature points are segmented to different clusters by combining region growing segmentation and conditional Euclidean clustering. In order to extract feature points, the potential feature points in each cluster are iteratively thinned using a HC-Laplacian smoothing method with SSV weighted taken into account. Besides, SSV-based and elevation-based simple rules are added for accelerating this thinning process. Finally, the feature lines are obtained by constructing the minimum spanning tree of the extracted feature points. By comparing with manually digitized reference lines, the correctness and the completeness of extracted results are about 80% or even higher, which are much higher than those extracted by D8 algorithm.     

DBSCAN聚类和改进的双边滤波算法在点云去噪中的应用

采用基于密度的DBSCAN聚类算法对点云数据进行去噪处理,然后通过改进的双边滤波方法进行光顺处理实现点云平滑效果,最终的结果不仅有效去除了噪声点,还保留了点云模型的特征。以沈阳民国时期代表性的建筑——沈阳金融博物馆为试验模型进行试验,结果表明：通过DBSCAN聚类算法处理后得到的点云数据,再经改进的双边滤波处理所得到的数据远远比原点云数据直接运用改进的双边滤波处理得到的数据精度高,点云去噪效果更好。     

改进的 Hough 变换提取点云数据球面特征

提出一种改进的Hough变换用于提取点云数据中的球面特征。该方法运用"4点定位法"与Hough变换基本方法相结合,可以快速定位球心坐标和球半径并提取出球面点。为验证方法的有效性,通过Matlab建立含噪点云仿真模型,对基本方法和改进算法进行比较。实验结果表明,提取点云数据的球面特征采用改进Hough变换算法速度更快、效率更高。