基于超体素的机载LiDAR点云滤波与建筑物提取方法

为了提高目前机载LiDAR点云数据滤波和建筑物提取精度,本文提出一种基于超体素的点云滤波与建筑物提取方法。对每个超体素进行相似性判断来实现向上一层的区域增长式合并,并通过判断超体素簇与邻接超体素簇的凹凸性实现再向上一层的合并,最终通过计算聚类对象自身几何特征来过滤地面、植被和噪声,从而得到建筑物点云。实验利用ISPRS公布的标准数据集,选择3个地形数据进行实验。实验结果表明本文算法滤波性能更好,建筑物提取结果优于专业点云处理软件的提取结果。

一种邻接区域平面元融合的桥面分割方法

针对桥梁点云的桥面分割问题,提出一种邻接区域平面元融合的桥面分割方法。首先对点云进行体素化处理获得体素点云,利用超体素空间和法线约束准则进行桥梁点云过分割;然后利用面片法线的方向和模长进行面片过滤,获得包含桥面的候选面片;最后对候选面片进行邻接区域平面元融合,使用统计分布方法筛选融合区域,获得桥面点云。实验证明,该方法可以有效分割桥梁点云的桥面,稳定性较高且能保留体素化前的原始数据。相较于区域生长法和超体素区域生长法,该方法在跨区域融合方面有较好的抑制作用,更适用于桥梁点云的桥面分割。