基于多层级最小外包矩形规则建筑物轮廓线提取

建筑物轮廓线是各类应用的数据源,但散乱、不规则激光点云数据给轮廓线提取带来了难度。针对上述问题,提出一种基于多层级最小外包矩形规则建筑物轮廓线提取方法,首先使用迭代区域增长算法对轮廓点进行分组,根据点数最多的一组确定初始最小外包矩形。再对初始最小外包矩形进行多层级分解,使轮廓点与不同层级最小外包矩形重合,最后根据不同层级最小外包矩形生成轮廓线。使用Vaihingen城区中规则建筑物进行实验,实验结果表明:与最小面积方法与最大重叠度方法相比,所提方法能准确确定初始最小外包矩形,且提取效率得到略微提高。提取的轮廓线角点均方根误差为0.71 m,优于其他4种方法。所提方法可快速提取规则建筑物轮廓线,有利于后续三维重建。