摘要
从航空或卫星影像中提取道路一直是研究的热点,基于动态规划的道路提取算法是最有效的算法之一。该文基于LiDAR点云数据特征改进了该算法的代价函数,进而提高了基于动态规划的道路提取算法的鲁棒性。为正确地融合航拍图像和LiDAR点云数据,研究了航拍图像和LiDAR点云数据的匹配算法。最后,通过试验验证了算法的正确性。
The road extraction from aerial images is always a hotspot in research.The algorithm of road extraction based on dynamic programming is one of the most efficient algorithms,which is improved in this paper based on LiDAR point-cloud,and the robustness is also increased.In order to combine the aerial image and the LiDAR point-cloud data,the algorithm of matching the aerial image with the LiDAR point-cloud data is researched.Experiments are carried out to validate the algorithm mentioned above.
出处
《工程图学学报》
CSCD
北大核心
2010年第4期183-188,共6页
Journal of Engineering Graphics
基金
国家自然科学基金国际(地区)合作交流资助项目(60573174)
国家自然科学基金资助项目(60673028)
特种显示技术教育部重点实验室开放课题基金资助项目
关键词
计算机应用
动态规划
LIDAR
点云
道路提取
航拍图像
computer application
dynamic programming
LiDAR
point-cloud
road extraction
aerial images