基于DSM深度影像的机载LiDAR建筑物边界提取

该文探讨了基于DSM深度影像的机载Li DAR建筑物边界提取。首先利用归一化的DSM数据点生成DSM深度影像,然后对影像进行相关处理,包括中值滤波、形态学处理,以剔除噪声、植被及较小地物等信息,采用阈值分割与二值化,得到明显的建筑物区域,最后使用边界检测的方法将建筑物初始边界提取出来,并检测其角点,利用最小二乘方法进行拟合,得到规则化的建筑物边界。

基于LiDAR点云数据的建筑物轮廓线提取

针对激光点云数据提取建筑物轮廓线易丢失边缘细节信息的问题,提出新的建筑物轮廓线提取方法。首先对点云数据进行网格化生成深度影像,然后基于K-means聚类对深度图像进行分割,针对双边滤波Canny算子检测轮廓时出现断裂与不规则线条的问题,提出基于高斯核Hough变换投票检测解决断裂与不规则的问题。实验证明,所提方法可以很好地从点云数据中提取完整的建筑物轮廓线,提取精度高。

基于航空LIDAR点云数据提取城市地区建筑物的目标

以航空LIDAR点云数据为基础,在无其他辅助数据的情况下,采用数字图像处理技术,实现基于航空LI-DAR点云数据提取城市地区建筑物的目标。