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基于Swin-Unet的云分割算法的研究 被引量：2
1
作者 张文康 《仪器仪表用户》 2022年第4期5-9,48,共6页
在遥感领域,云遮挡对于非气象类遥感卫星有着非常严重的干扰,其影响了遥感卫星对于地面信息的识别和处理的同时,还极大的占用了下行传输的带宽和卫星的储存空间。此外,通过云判别将这些干扰有效排除,可以提高地物识别的效果,对于其他遥... 在遥感领域,云遮挡对于非气象类遥感卫星有着非常严重的干扰,其影响了遥感卫星对于地面信息的识别和处理的同时,还极大的占用了下行传输的带宽和卫星的储存空间。此外,通过云判别将这些干扰有效排除,可以提高地物识别的效果,对于其他遥感图像处理的下游任务也具有十分重要的意义。近些年来,将云作为目标区域利用深度学习模型自动识别和分割已经取得了不错的研究成果。然而,在实际云判别的应用中,由于地表环境等因素的干扰,现有的深度学习模型还存在对云区域识别精度低等问题。Swin-Unet模型是基于Transformer技术的图像分割方法,在众多图像分割任务中均取得了更好的性能。因此,本文使用了Swin-Unet模型来对云图进行识别,并利用了Kaggle的38-Cloud数据集对算法进行实验验证,实验表明,本文所采用的Swin-Unet模型可以从遥感图像中提取更多的语义信息,从而达到更好的识别效果(准确率:0.9830,Dice系数:0.9745)。 展开更多
关键词 目标识别 Swin-Unet 云分割
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面向遥感图像云分割问题的新型U-Net模型 被引量：2
2
作者 李大海 王榆锋 王振东 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第11期3506-3509,3516,共5页
目前,已知基于深度学习的云分割方法通常采用传统U型编解码结构的网络,该结构虽能有效利用编码端的空间位置信息,但整个网络参数过多、计算量大,同时其编码端仅采用简单卷积与下采样操作,无法有效获取高质量的上下文语义特征信息。针对... 目前,已知基于深度学习的云分割方法通常采用传统U型编解码结构的网络,该结构虽能有效利用编码端的空间位置信息,但整个网络参数过多、计算量大,同时其编码端仅采用简单卷积与下采样操作,无法有效获取高质量的上下文语义特征信息。针对上述情况提出一种新型的轻量级U-Net模型用于云分割问题。整个模型采用跳跃连接编码端浅层和中层信息的新U型编解码结构,并在其编码端嵌入由分组卷积与注意力机制组成的优化模块,同时构建上下语义融合连接,连接编码端与解码端相应的上下层。实验结果表明,在公共基准数据集38-Cloud上,该模型相比其他主流云分割网络在分割精度与模型参数等方面均能取得更优异的结果。 展开更多
关键词 云分割 新型U-Net模型 深度学习 跳跃连接
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面向像素级的遥感图像云分割算法 被引量：1
3
作者 于志成 贺强民 +1 位作者 杨秉新 李涛 《沈阳师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第2期170-177,共8页
云遮挡对于非气象类遥感卫星的效能发挥具有重要影响,会导致卫星拍摄的遥感图像中无法显示有价值的地面信息,同时,大量无价值的数据下传还会极大的浪费卫星有限的数传资源。针对上述情况,结合星上在轨应用的相关要求,提出了一种基于低... 云遮挡对于非气象类遥感卫星的效能发挥具有重要影响,会导致卫星拍摄的遥感图像中无法显示有价值的地面信息,同时,大量无价值的数据下传还会极大的浪费卫星有限的数传资源。针对上述情况,结合星上在轨应用的相关要求,提出了一种基于低秩及稀疏约束制图的图像分割算法,将局部云纹理分布特征与低秩稀疏关联制图约束相结合。最后,通过对不同算法、不同地区、不同云覆盖程度的遥感图像块中的云区域进行分割实验与对比分析,结果表明算法可以在纹理特征空间中,有效捕获不同厚度云纹理的局部及全局结构化差异分布,从而产生更理想的云分割结果。而且在云分布更复杂的遥感图像中,还能有效分辨出厚云、薄云、无云3类像元,可为后续进一步对图像中云的处理提供支撑。 展开更多
关键词 像素级 云分割 低秩 稀疏
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利用RANSAC算法对建筑物立面进行点云分割 被引量：63
4
作者 李娜 马一薇 +1 位作者 杨洋 高晟丽 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2011年第5期144-145,138,共3页
建筑物立面点云分割是车载激光扫描数据特征提取与建模的基础。本文将随机抽样一致性算法(Ran-dom Sampling Consensus)方法引入对点云的分割中,并在判断准则中引入了点云的r半径密度,消除了噪声的影响,同时建立角度和距离两个约束条件... 建筑物立面点云分割是车载激光扫描数据特征提取与建模的基础。本文将随机抽样一致性算法(Ran-dom Sampling Consensus)方法引入对点云的分割中,并在判断准则中引入了点云的r半径密度,消除了噪声的影响,同时建立角度和距离两个约束条件对平面分割结果进行优化,提取出了最终的建筑物立面特征平面。 展开更多
关键词 车载激光扫描 随机抽样一致性 点云分割 r半径密度
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从车载激光扫描数据中提取复杂建筑物立面的方法 被引量：54
5
作者 杨必胜 董震 +2 位作者 魏征 方莉娜 李汉武 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期411-417,共7页
提出一种从车载激光扫描数据中提取复杂建筑物立面的新方法。该方法首先利用"维数特征"方法确定每个扫描点的最佳邻域,进而计算得到每个扫描点精确的局部几何特征(法向量、主方向、维数特征);然后基于"维数特征"对... 提出一种从车载激光扫描数据中提取复杂建筑物立面的新方法。该方法首先利用"维数特征"方法确定每个扫描点的最佳邻域,进而计算得到每个扫描点精确的局部几何特征(法向量、主方向、维数特征);然后基于"维数特征"对扫描点进行粗分类,并设置相应的生长准则对不同类别的扫描数据分别进行分割;最后综合建筑物立面的语义知识对建筑物立面区域进行精确提取。试验结果和比较分析表明,本文的方法不但能提取建筑物平面和非平面立面,而且可消除点密度差异(变化)对建筑物立面提取结果的影响,提高建筑物立面提取的正确率和完整性。 展开更多
关键词 点云分割 建筑物立面提取 自适应邻域 局部几何特征 车载LiDAR
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基于改进的区域生长三维点云分割 被引量：49
6
作者 李仁忠 刘阳阳 +1 位作者 杨曼 张缓缓 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第5期319-325,共7页
点云分割是点云数据处理的关键环节,区域生长因在三维点云分割中易于实现、便于使用而得到了广泛应用,然而由于点云特征的不确定性及种子点选取不合理导致传统区域生长法局部分割性能不稳定。针对此问题,提出一种改进的区域生长分割方... 点云分割是点云数据处理的关键环节,区域生长因在三维点云分割中易于实现、便于使用而得到了广泛应用,然而由于点云特征的不确定性及种子点选取不合理导致传统区域生长法局部分割性能不稳定。针对此问题,提出一种改进的区域生长分割方法。通过估算点云数据曲率大小,并将曲率最小点设置为种子节点,即从点云数据最平坦的区域开始生长,以减少分段总数,再根据点云数据的局部特征确定生长准则。实验结果表明,该方法不仅能有效地对点云数据进行分割,而且解决了传统区域生长分割不稳定的问题,提高了点云分割的精确性和可靠性。 展开更多
关键词 机器视觉 点云分割 区域生长 点云滤波
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基于地面激光雷达点云数据的森林树高、胸径自动提取与三维重建 被引量：43
7
作者 骆钰波 黄洪宇 +2 位作者 唐丽玉 陈崇成 张浩 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期243-252,共10页
针对亚热带环境条件下森林树高、胸径自动化提取精度较低、单木形态模拟较为困难的问题,提出基于地面激光雷达点云数据提取森林树高、胸径及重建森林场景三维模型的方法。首先采用变尺度地面点识别法获取地面点并构建DEM。然后根据树木... 针对亚热带环境条件下森林树高、胸径自动化提取精度较低、单木形态模拟较为困难的问题,提出基于地面激光雷达点云数据提取森林树高、胸径及重建森林场景三维模型的方法。首先采用变尺度地面点识别法获取地面点并构建DEM。然后根据树木主干点云主方向相似度及轴向分布密度分割主干与其他植物器官点云。接着以主干点云为基础,采用迭代最小二乘拟合圆柱的方法自动提取树木位置、胸径;构建点云的八叉树结构,利用体素的空间邻接性实现点云分割,自动提取树高。最后,结合单株植物建模技术,以树根节点为纽带构建样地尺度上的森林场景三维模型。实验结果显示,胸径估测R^2为0.996,平均相对误差为2.09%,RMSE为0.66 cm;树高估测R^2为0.972,平均相对误差为2.16%,RMSE为0.92 m;所重建的森林场景三维模型可表达森林样地的真实形态。 展开更多
关键词 地面激光雷达 树高 胸径 点云分割 三维重建
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车载激光扫描点云中建筑物边界的快速提取 被引量：40
8
作者 魏征 杨必胜 李清泉 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期286-296,共11页
以车载激光扫描点云数据为研究对象,提出一种由粗到细且快速获取点云中建筑物3维位置边界的方法。首先,通过分析格网内部点云的空间分布特征(平面距离、高程差异和点密集程度等)确定激光扫描点的权值,采用距离加权倒数IDW(Inverse Dista... 以车载激光扫描点云数据为研究对象,提出一种由粗到细且快速获取点云中建筑物3维位置边界的方法。首先,通过分析格网内部点云的空间分布特征(平面距离、高程差异和点密集程度等)确定激光扫描点的权值,采用距离加权倒数IDW(Inverse Distance Weighted)内插方法生成车载激光扫描点云的特征图像。然后,采用阈值分割、轮廓提取与跟踪等手段提取特征图像中的建筑物目标的粗糙边界。最后,对粗糙边界内部的建筑物目标点云进行平面分割,提取建筑物的立面特征并构建立面不规则三角网TIN(Triangulated Irregular Network),并在建筑物先验框架知识条件下自动提取建筑物的精确3维位置边界。 展开更多
关键词 车载激光扫描 边界提取 图像分割 点云分割 不规则三角网
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车载LiDAR点云中建筑物立面位置边界的自动提取 被引量：30
9
作者 魏征 董震 +1 位作者 李清泉 杨必胜 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期1311-1315,共5页
提出了一种基于点云特征图像和特征值分析的车载LiDAR点云建筑物立面位置边界的自动提取方法。首先利用车载LiDAR点云数据生成扫描区域的点云特征图像,并通过图像处理手段提取可能的建筑物目标点云;然后对提取的目标点云进行剖面分析和... 提出了一种基于点云特征图像和特征值分析的车载LiDAR点云建筑物立面位置边界的自动提取方法。首先利用车载LiDAR点云数据生成扫描区域的点云特征图像,并通过图像处理手段提取可能的建筑物目标点云;然后对提取的目标点云进行剖面分析和特征值分析,识别建筑物目标;最后对建筑物点云进行平面分割,提取建筑物立面,并对立面点云进行特征值分析,得到建筑物立面与地面交接的三维位置边界。实验结果表明,该方法能快速有效地提取车载LiDAR点云数据中的建筑物目标,同时提取的建筑物立面位置边界与原始点云能准确符合。 展开更多
关键词 车载LiDAR 特征值分析 图像分割 点云分割
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基于RGB-D相机的果树三维重构与果实识别定位 被引量：28
10
作者 麦春艳 郑立华 +1 位作者 孙红 杨玮 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第S1期35-40,共6页
为实现对果园果实机器人采摘提供科学可靠的技术指导,提出了一种基于RGB-D相机的苹果果树三维重构以及进行果实立体识别与定位的方法。使用RGB-D相机快速获取自然光照条件下果树的彩色图像和深度图像,通过融合果树图像彩色信息和深度信... 为实现对果园果实机器人采摘提供科学可靠的技术指导,提出了一种基于RGB-D相机的苹果果树三维重构以及进行果实立体识别与定位的方法。使用RGB-D相机快速获取自然光照条件下果树的彩色图像和深度图像,通过融合果树图像彩色信息和深度信息实现了果树的三维重构;对果树的三维点云进行R-G的色差阈值分割和滤波去噪处理,获得果实区域的点云信息;基于随机采样一致性的点云分割方法对果实点云进行三维球体形状提取,得到每个果实质心的三维空间位置信息和果实半径。实验结果表明,提出的果树三维重构和果实立体识别与定位方法具有较强的实时性和鲁棒性,在0.8~2.0 m测量范围内,顺光和逆光环境中果实正确识别率分别达95.5%和88.5%;在果实拍摄面的点云区域被遮挡面积超过50%的情况下正确识别率达87.4%;果实平均深度定位偏差为8.1 mm;果实平均半径偏差为4.5 mm。 展开更多
关键词 苹果采摘机器人 RGB-D相机 三维重建 识别 定位 点云分割
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基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割 被引量：25
11
作者 田青华 白瑞林 李杜 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2017年第12期310-318,共9页
针对机器人随机箱体抓取过程中场景分割困难的问题,提出一种基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法。采用直通滤波法和迭代半径滤波法进行预处理,得到去除干扰点后的散乱工件点云;通过基于法线夹角的边缘检测去除点云中的边缘点,并使... 针对机器人随机箱体抓取过程中场景分割困难的问题,提出一种基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法。采用直通滤波法和迭代半径滤波法进行预处理,得到去除干扰点后的散乱工件点云;通过基于法线夹角的边缘检测去除点云中的边缘点,并使相互碰撞的工件在空间上产生分离;采用改进的搜索半径自适应欧氏聚类进行点云分割,得到多个工件点云子集,基于距离约束将去除的边缘点补齐到点云子集之中,从而完成点云分割。此外,线下模板点云注册为分割参数的选取提供依据,从而保证了分割结果的准确性,提高了分割速度。结果表明:基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法能够准确地分割出感兴趣的工件,分割时间约为696ms,满足了工业机器人抓取的实时性要求。 展开更多
关键词 机器视觉 欧氏聚类 点云分割 自适应聚类 随机箱体抓取 聚类分割
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基于改进多规则区域生长的点云多要素分割 被引量：24
12
作者 汪文琪 李宗春 +2 位作者 付永健 何华 熊峰 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期192-206,共15页
针对现有点云多要素分割算法分割面状点集时分割精度低、分割块合并效果差等问题,提出了一种改进的多规则区域生长算法。一方面,计算点云数据的平面拟合残差,基于平面拟合残差设置种子点条件,对面状点集分割进行优化,以此提升面状要素... 针对现有点云多要素分割算法分割面状点集时分割精度低、分割块合并效果差等问题,提出了一种改进的多规则区域生长算法。一方面,计算点云数据的平面拟合残差,基于平面拟合残差设置种子点条件,对面状点集分割进行优化,以此提升面状要素分割的精度;另一方面,在距离条件的基础上,结合相似性和体积变化条件对合并策略进行改进,以实现分割块的有效合并;此外,利用中位数、Baarda数据探测法和k均值聚类分别对算法中涉及的阈值参数进行自适应设置。采用三种不同类型的点云数据进行实验,结果表明:改进算法能够提升面状点集的分割精度,提高了分割块合并的准确性;与其他算法相比,改进算法能够同时兼顾精度和效率,分割结果更具优势。 展开更多
关键词 遥感 点云分割 多要素分割 平面拟合残差 分割块合并
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大场景内建筑物点云提取及平面分割算法 被引量：25
13
作者 卢维欣 万幼川 +3 位作者 何培培 陈茂霖 秦家鑫 王思颖 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期336-342,共7页
提出一种从地面激光点云数据中提取建筑目标并进行分割的新方法,该方法利用半径渐变的主成分分析法确定各点局部几何特征(最佳半径,法向量、维度特征);根据几何特征将地面点从原始点云中剔除,将非地面点按距离聚类形成点云簇,并对点云... 提出一种从地面激光点云数据中提取建筑目标并进行分割的新方法,该方法利用半径渐变的主成分分析法确定各点局部几何特征(最佳半径,法向量、维度特征);根据几何特征将地面点从原始点云中剔除,将非地面点按距离聚类形成点云簇,并对点云簇进行整体特征分析,识别建筑物目标;依据点的局部特征设置区域增长法生长准则对建筑物目标进行平面分割并对分割结果进行优化。实验结果表明,该方法不仅能快速有效提取大场景中的建筑物目标进行分割,并且解决了传统区域增长法不稳定的问题,提高了建筑物点云平面分割的精确性和可靠性。 展开更多
关键词 遥感 点云分割 维度特征 建筑物提取 区域增长
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智能车辆3-D点云快速分割方法 被引量：24
14
作者 王肖 王建强 +2 位作者 李克强 徐成 李晓飞 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1440-1446,共7页
针对于智能车辆环境感知实时性要求,研究一种基于3-D全景式激光雷达的点云快速分割方法。采用带地面状态变化判断的分块直线拟合算法来去除背景地面数据,生成前景点云图像并利用机器视觉算法进行聚类分割。建立并利用坐标映射模型计算... 针对于智能车辆环境感知实时性要求,研究一种基于3-D全景式激光雷达的点云快速分割方法。采用带地面状态变化判断的分块直线拟合算法来去除背景地面数据,生成前景点云图像并利用机器视觉算法进行聚类分割。建立并利用坐标映射模型计算出定向包围体参数。在3组基于城市道路环境的测试集下,该方法同栅格法相比能够较好地降低过分割与欠分割错误率,其中车辆分割准确率约为95%,行人分割准确率约为85%,且耗时不受场景复杂度影响,能够较稳定控制在55ms/帧左右。 展开更多
关键词 智能车辆 3-D LIDAR 点云分割 映射模型
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基于改进RANSAC算法的复杂建筑物屋顶点云分割 被引量：18
15
作者 刘亚坤 李永强 +2 位作者 刘会云 孙渡 赵上斌 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2021年第8期1497-1507,共11页
屋顶模型重建影响到建筑物完整模型重建质量,屋顶面点云分割质量对屋顶模型重建具有重要意义。针对传统RANSAC算法在屋顶点云面片分割时易产生错分割、过分割等问题,本文顾及点云位置信息,提出一种对点云重新分配的改进RANSAC点云分割... 屋顶模型重建影响到建筑物完整模型重建质量,屋顶面点云分割质量对屋顶模型重建具有重要意义。针对传统RANSAC算法在屋顶点云面片分割时易产生错分割、过分割等问题,本文顾及点云位置信息,提出一种对点云重新分配的改进RANSAC点云分割算法。算法暂时剔除非平面内点,选取平面内点集中3个点作为初始样本,平面拟合判定邻域是否有效,从有效邻域中选取标准差值最小的3个点为初始模型。利用RANSAC算法对屋顶点云进行分割。利用K近邻算法统计误分类点与面片的距离降低误分类,优化过分割面片并进行连通性分析,利用距离及法向量一致性检验的方法重分配非平面内点。为验证本文算法有效性,选取芬兰Helsinki地区的3栋相互独立的复杂建筑物屋顶以及上海某小区的6栋建筑物群屋顶作为实验数据。在2组数据中,本文提出的改进RANSAC算法分割屋顶面片的平均准确率分别为92.17%、87.82%,78%的建筑物屋顶不存在过分割。在第2组数据中,所有分割面片上的点与其对应的最佳拟合平面的距离的标准差的平均值为0.030 m。实验结果表明,本文算法分割建筑物屋顶面片的准确率较高,较好的抑制了过分割现象,且抗噪能力强。 展开更多
关键词 机载LIDAR 屋顶点云 RANSAC算法 种子点选取 屋顶点云分割 误分类判定 面片优化 点云重分配
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基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取 被引量：18
16
作者 罗海峰 方莉娜 +1 位作者 陈崇成 黄志文 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期234-246,共13页
提出一种基于深度信念网络(DBN)的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段,并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离;然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类,并采用基于体素的归一化分割方法分割重... 提出一种基于深度信念网络(DBN)的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段,并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离;然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类,并采用基于体素的归一化分割方法分割重叠点云,从而生成独立目标点云;在此基础上,生成基于多方向目标对象的二值图像并展开成二值向量作为独立目标点云的描述特征;最后构建并训练DBN,利用训练好的DBN提取行道树、车辆及杆状目标等3类路侧目标。试验采用两份不同城市道路场景的点云数据,行道树、车辆及杆状目标提取结果的准确率分别达97.31%、97.79%、92.78%,召回率分别达98.30%、98.75%和96.77%,精度分别达95.70%、93.81%和90.00%,F1值分别达97.80%、96.81%和94.73%。试验结果验证了本文的有效性。 展开更多
关键词 车载激光点云 深度信念网络 深度学习 点云分割 路侧目标提取
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面向对象的车载激光扫描点云建筑物立面提取 被引量：18
17
作者 倪欢 张继贤 +1 位作者 段敏燕 林祥国 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2014年第4期92-96,共5页
本文利用面向对象的点云分析方法进行车载激光扫描点云数据中建筑物立面的识别。该方法对点云进行基于法向量和距离约束的点云分割,计算分割面片的倾角、面积、高程变化范围等特征,并依据建筑物立面垂直于水平面、面积比较大、高程变化... 本文利用面向对象的点云分析方法进行车载激光扫描点云数据中建筑物立面的识别。该方法对点云进行基于法向量和距离约束的点云分割,计算分割面片的倾角、面积、高程变化范围等特征,并依据建筑物立面垂直于水平面、面积比较大、高程变化范围较大等规则从点云数据中识别建筑物立面。实验表明该方法可以精确有效地进行MLS点云中建筑物立面提取。 展开更多
关键词 车载激光扫描 点云分割 面向对象 先验知识 建筑物立面提取
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基于激光点云的建筑物立面轮廓提取 被引量：16
18
作者 王果 刘绍堂 +1 位作者 陈超 张迪 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第18期104-110,共7页
提出一种基于三维激光点云数据的建筑物立面轮廓提取方法。在数据预处理的基础上,采用考虑局部点云密度的自适应建筑物立面分割方法进行建筑物立面点云分割,并将分割后的建筑物立面进行重心化和坐标转换,利用轮廓提取算法进行建筑物立... 提出一种基于三维激光点云数据的建筑物立面轮廓提取方法。在数据预处理的基础上,采用考虑局部点云密度的自适应建筑物立面分割方法进行建筑物立面点云分割,并将分割后的建筑物立面进行重心化和坐标转换,利用轮廓提取算法进行建筑物立面轮廓提取。分别采用模拟和实测点云数据进行实验,结果表明,该方法能够有效提取建筑物立面轮廓。 展开更多
关键词 图像处理 激光点云 点云分割 坐标变换 轮廓提取
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基于激光三维点云分割地铁隧道壁表面物体 被引量：15
19
作者 曹桂萍 刘行思 +2 位作者 刘念 杨克成 夏珉 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第21期32-40,共9页
从地铁隧道三维点云数据中分割出物体的点云是自动化检测地铁隧道病害及重建地铁隧道三维模型的关键步骤。由于某自动化检测系统的结构特点,使用其采集的三维点云数据计算点云法线向量和曲率时准确度不高,导致一些常用的三维点云分割算... 从地铁隧道三维点云数据中分割出物体的点云是自动化检测地铁隧道病害及重建地铁隧道三维模型的关键步骤。由于某自动化检测系统的结构特点,使用其采集的三维点云数据计算点云法线向量和曲率时准确度不高,导致一些常用的三维点云分割算法,比如一种改进的区域生长分割法不适用于该检测系统采集的点云数据。为了分割某自动化检测系统采集的三维点云数据,设计并实现了一种基于密度聚类的分割算法。这种算法避免使用不准确的法线向量和曲率,克服了某自动化检测系统的缺点,并用实际三维点云数据对比了区域生长分割法和基于密度聚类分割算法的分割结果。 展开更多
关键词 图像处理 三维点云 点云分割 基于密度聚类 隧道检测
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面向地面点识别的机载LiDAR点云分割方法研究 被引量：15
20
作者 杨娜 秦志远 +1 位作者 晏耀华 周莎 《测绘工程》 CSCD 2014年第10期18-22,共5页
提出一种面向地面目标识别的机载LiDAR点云分割方法。方法首先求每个激光脚点的法向量和残差,由此确定种子点和种子平面;然后对种子点进行区域生长,生长的过程中以邻接点到种子平面的距离和邻接点与种子点的法向量角度差作为相似性的度... 提出一种面向地面目标识别的机载LiDAR点云分割方法。方法首先求每个激光脚点的法向量和残差,由此确定种子点和种子平面;然后对种子点进行区域生长,生长的过程中以邻接点到种子平面的距离和邻接点与种子点的法向量角度差作为相似性的度量标准;当全部的扫描点都被划分,则算法终止。实验表明,文中提出的分割方法,对于城区区域和农村区域的地面目标有很好的识别效果。 展开更多
关键词 机载LIDAR 点云分割 特征值 法向量 面向对象点云分析
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