地面三维激光扫描建筑物点云特征线提取

针对地面三维激光点云包含大量冗余数据,特征信息不明显等问题,提出一种建筑物点云特征线提取方法。该方法以点到其每3个相邻邻域点所构成平面的距离的平均值进行特征点的提取,实验结果表明,该方法受噪声影响小,可清晰完整的提取建筑物特征线。与现有算法提取的结果相比,提取的特征线更加完整,断裂线较少,且提取的复杂汉字轮廓更加清晰,冗余点较少。

54、80坐标系下子午线收敛角差值的分析

在进行矿井井筒的贯通和相邻矿井间各种巷道的贯通等生产活动中都需要计算子午线收敛角。在北京54和西安80坐标系下,子午线收敛角的值有所不同,根据分析及数据验证表明,在徐州地区,可用子午线收敛角的简化公式计算值代替精确公式的计算值,且不同坐标系统下的差异所带来的贯通误差可以满足限差的要求。

基于车载点云空间分布的城区地物分类

城区车载点云数据包含建筑物、树木等不同的地物反射的点的总数,如何对无拓扑、盲目性的激光脚点进行分类成为点云数据后处理的难点。提出一种基于点云分散程度的分类方法:首先构建包围点及其k-邻域点集的最小包围盒,比较其在3个坐标平面的最大投影面积与最小包围盒体积的比值提取面状走势信息;其次比较点集在局部空间的分散程度提取树木点;最后以高程、点云密度作为约束条件进行分类。实例证明,该算法可较好地识别建筑物、树木等地物,具有一定的实用价值。

点云空间分布的树木点剔除方法

针对树木点影响三维激光扫描仪获取沉陷区DEM精度的问题,根据树木点云的空间分布特点,采用一种基于点云空间分布的树木点剔除方法,构建以点为中心的虚拟立方体,及包围立方体内点集的子立方体,通过比较子立方体体积的大小来识别树木点并剔除.研究结果表明:该方法可以较好的剔除树木点并保留地面点,同时将地面点错分为非地面点的误差较小,具有一定实用价值.

基于兴趣区域的无参考型影像质量评价研究

针对现阶段无参考型算法主观一致性差的问题,提出了一种基于兴趣区域的无参考型影像质量评价算法(NROI),在德克萨斯大学的Live影像库中与经典算法:峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)、自然场景统计模型(NIQE)法,进行大量实验对比。结果表明,NROI的表现优于NIQE,PSNR与SSIM相当,适用于数字影像的质量评价。

三维激光扫描技术在建(构)筑物倾斜测量中的应用

建(构)筑物倾斜测量可通过经纬仪、全站仪等进行,受仪器精度和现场条件的限制,观测精度较低。三维激光扫描技术为建(构)筑物检测提供了新的技术手段,弥补了传统观测方法的许多不足。利用三维激光扫描仪获取建(构)筑物表面点云,对于规则建筑物,根据点到平面距离的点云数据压缩方法的算法,提取其特征线并拟合空间直线,得到该建筑物的倾斜。对于柱状构筑物,对不同高度的点云进行剖切,将各层点云的中心拟合为空间直线,得到其倾斜。结果表明,地面三维激光扫描技术能满足建(构)筑物倾斜测量的要求,且与常规测量方法相比,具有数据丰富、受现场条件约束较小的优势。