基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维模型重建方法研究

根据建筑物点云的分布特征,提出一种机载LiDAR点云建筑物三维模型重建方法。首先,利用布料模拟滤波算法剔除地面点,实现包含建筑物点云在内的非地面点提取,并利用最大类间方差法提取建筑物点云;其次,使用Alpha Shape算法提取建筑物点云中边缘点,并规则化处理建筑物轮廓线,通过屋顶分割算法提取建筑物屋顶信息;最后,使用SharpGL工具进行建筑物三维模型重建。以某地级市某地区机载LiDAR点云数据为例进行实验,结果表明该方法进行建筑物三维模型重建具有较高的精度与效率,适用于城镇复杂区域建筑物三维模型重建。

集成多视航空影像与LiDAR数据重建3维建筑物模型

集成高分辨率多视航空影像与LiDAR数据,以"轮廓提取—3维轮廓生成—3维模型重建"为主要框架,提出一种多视轮廓与LiDAR数据集成的3维轮廓线生成方法、LiDAR数据支撑下改进的分割-合并-成型算法,形成一套新的、系统的3维建筑物模型重建技术方案。该方案可以有效重建结构复杂的3维建筑物模型,相对单纯基于LiDAR的方案,所重建3维模型的准确性与完整性更好、定位精度更高。

一种LiDAR点云建筑物三维模型重建方法的研究

本文根据建筑物点云的分布特征,提出一种优化的机载LiDAR点云建筑物三维模型重建方法。首先,利用布料模拟滤波算法剔除地面点,实现包含建筑物点云在内的非地面点提取,并利用最大类间方差法提取建筑物点云,其次,使用Alpha Shape算法提取建筑物点云中边缘点,并规则化的建筑物轮廓线,提取建筑物屋顶信息。最后,使用SharpGL工具进行建筑物三维模型重建。以杭州市某地区机载LiDAR点云数据为例进行实验,结果表明利用本方法进行建筑物三维模型重建具有较高的精度与效率,适用于城镇复杂区域建筑物三维模型重建。

规则建筑物重建多边形分解方法研究

针对传统的建筑物重建方法中,由机载LiDAR点云建立的模型表达复杂的问题,提出了一种基于多边形分解的建筑物重建方法。采用基于欧氏距离的聚类算法和随机抽样一致性算法,提取建筑物的不同平面,简化复杂结构的建筑物;基于检测出来的平面,对其进行分解,以最小外接矩形和内部空洞的布尔运算结果来表示,并进行建模。实验结果表明,该文方法可以有效简化建模过程,依据屋顶面之间边缘与空洞的关系优化结果也使得边缘更加准确,同时也更适合于CSG模型的表示。

Rapid Texture Mapping from Image Sequences for Building Geometry Model

An effective approach, mapping the texture for building model based on the digital photogrammetric theory, is proposed. The easily-acquired image sequences from digital video camera on helicopter are used as texture resource, and the correspondence between the space edge in building geometry model and its line feature in image sequences is determined semi-automatically. The experimental results in production of three-dimensional data for car navigation show us an attractive future both in efficiency and effect.