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《南京师范大学》 2019年
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面向城市车载激光点云数据的建筑物分类及结构线提取研究

李云莉  
【摘要】:三维点云建筑物分类与结构线提取是三维城市建模的重要研究内容,在智慧城市建设、城镇信息化建设以及城市规划等领域起着重要作用。车载激光扫描系统是快速获取复杂场景高精度三维点云数据的主要手段。然而直接获取到的点云数据大多存在数据量大、密度不均匀、遮挡缺失和噪声等特点,给点云数据的处理带来了巨大的挑战。主要体现在以下几个方面:一是点云数据量较大,分类处理效率较低;二是点云密度不均匀和遮挡会造成建筑物对象的分类提取不完整;三是提取的建筑物线结构散乱,不存在关联性和规则性,无法较好地应用于后续建模研究。针对上述问题,本文从点云预处理入手,在保留分割点云结构细节的同时,提高分类提取效率。利用点簇间的局部上下文关系,实现建筑物点云的精确分类。分析建筑物的结构性特点,基于几何结构层次关系,实现建筑物结构线的提取和规则化。本文的研究内容与成果有以下几个方面:(1)顾及点云数据结构细节完整性的过分割处理基于改进的VCCS_KNN过分割方法,对原始点云进行过分割处理,确保了过分割点簇结构细节的完整性,并压缩了点云分类处理的数量。(2)基于点云上下文分类的建筑物提取研究基于过分割得到的点簇,提取和选择了点簇最优区分能力的特征集合;基于MRF模型和图割算法,通过构建点簇间的最优邻域系统,获取局部上下文信息,减少过度优化误差传播,实现了建筑物对象全局一致性的分类和提取。(3)基于几何结构层次关系的建筑物结构线提取研究分析建筑物结构的语义特点和几何特征,提出了“平面—轮廓—线段”的建筑物立面结构几何层次关系,并分层次提取建筑物的结构线;挖掘线段之间的几何一致性约束,对线结构进行规则化处理,得到了满足建模要求的建筑物结构线。结合研究内容,本文采用实测某小城镇车载激光点云数据和开源的Oakland点云数据集,对提出的建筑物点云分类和结构线提取方法进行了实验验证。实验结果表明:本文提出的建筑物点云分类提取方法能够高效、准确地提取到完整的建筑物对象;基于几何结构层次关系的建筑物三维线结构提取方法能够提取到更具规则性的结构线,符合建筑物的基本结构特点,能更好的应用于三维建模研究。
【学位授予单位】:南京师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TU198;TP391.41

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