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Extraction of 3D Line Segments from MLS Point Clouds

Yuqi Shen  
【摘要】:近年来,由激光雷达点云(LiDAR)中提取的直线段特征在激光点云的多种研究中有着广泛的应用。随着日益精进的激光雷达点云传感器的研发,对激光雷达点云数据的应用性研究得到了越来越多的关注,例如使用三维激光雷达点云数据进行目标探测和地物分类等实践性项目。但是在众多现有的研究中,针对激光雷达点云中低层次特征识别的研究相对较少,例如,激光雷达点云中三维直线段特征的识别与提取。过去数十年中,从二维图像中提取线性特征已经得到广泛且深入的探索,众多行之有效的直线提取算法被提出。与此相比,直接从雷达点云中提取三维直线特征的研究仍存在诸多值得探索的问题。在本文中,我们提出了一种新颖、高效地从激光雷达点云中直接提取三维直线段的算法。传统的三维线性特征识别通常有两种方法:一、将二维图像的直线提取算法延伸至三维空间;二、首先探测激光雷达点云中的面特征,然后提取所有面的边界线作为三维线特征。与上述方式不同,我们采取了一种自底向上的基于点的提取策略。首先,我们提出了雷达点云的角度间隙——一种新的基于临近领域的几何特征,用于探测边界候选点。其次,在边界候选点的临近领域内,我们计算每一个候选点的线性方向,使用基于线性方向的区域增长和RANSAC线性拟合方法将边界候选点聚类并拟合成直线段。最后,我们采用了一个直线段优化过程,去除上一步结果中的异常值,并合并临近的三维直线段特征。此外,我们创新地提出了一种三维直线特征的提取精度评估方法,从而计算包括正确提取率、过分割率、欠分割率和噪声率等由表征提取算法得到的三维直线段的质量指标。我们将本文提出的三维直线段提取算法在多种不同类型的激光雷达点云数据上进行了测试,同时将我们的三维直线段特征提取算法与国际前沿的其他算法进行了对比实验,将三维直线段提取结果可视化并计算提取精度评估指标得到定性与定量的比较结果。实验结果表明,本文提出了一种高效的三维直线特征提取算法;与其他前沿算法比较,本文的算法在实验中提取出更精确且完整的直线线段;本文提出的三维线段精度评估指标也有效地表征三维直线段提取质量及算法性能。


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