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融合航空影像和LIDAR点云的建筑物探测及轮廓提取 被引量：59
1
作者 程效军 程小龙 +2 位作者 胡敏捷 郭王 张立朔 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期247-255,共9页
通过分析机载雷达(LIDAR)点云数据与航空影像数据特点,提出了融合机载LIDAR点云和航空影像的建筑物轮廓探测方法。分别提取机载点云和航空影像中的部分建筑轮廓线,将轮廓线拟合成直线段的建筑物轮廓边,并以两相邻且垂直的轮廓边相交得... 通过分析机载雷达(LIDAR)点云数据与航空影像数据特点,提出了融合机载LIDAR点云和航空影像的建筑物轮廓探测方法。分别提取机载点云和航空影像中的部分建筑轮廓线,将轮廓线拟合成直线段的建筑物轮廓边,并以两相邻且垂直的轮廓边相交得到建筑的角点,根据建筑物的同名角点实现机载点云和航空影像的配准融合;将航空影像的光谱信息赋予机载点云,并将光谱信息作为特征向量进行聚类,分离出植被和树木等地物,利用高程信息从光谱信息相似的地面道路和建筑物中分离出建筑物,提取建筑物的轮廓边,完成建筑物轮廓的探测。实验结果表明,利用该方法进行建筑物点云的分类正确率可达97.96%,轮廓边的提取精度可达0.21m,能够有效的实现建筑物轮廓的探测。 展开更多
关键词 遥感 机载点云 航空影像 配准融合 点云分类 轮廓提取
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一种散乱点云的均匀精简算法 被引量：51
2
作者 李仁忠 杨曼 +1 位作者 刘阳阳 张缓缓 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期89-97,共9页
针对散乱点云数据密度大、重建时间长、效率低等问题,提出了一种散乱点云的均匀精简算法。该算法基于开源C++编程库点云库(PCL),利用PCL的体素化栅格类创建一个K邻域三维体素栅格,结合包围盒法对输入的点云数据进行K邻域距离计算和法线... 针对散乱点云数据密度大、重建时间长、效率低等问题,提出了一种散乱点云的均匀精简算法。该算法基于开源C++编程库点云库(PCL),利用PCL的体素化栅格类创建一个K邻域三维体素栅格,结合包围盒法对输入的点云数据进行K邻域距离计算和法线估计,确定每个小立方栅格的重心,并以其来近似显示这个小立方栅格内所有的数据点,达到精简点云的目的,最后利用贪婪三角投影类对精简后的点云实现三角网格面重建并显示其效果。实验结果表明,该算法在充分保留点云数据几何特征的前提下,能有效滤除部分点云数据冗余量,且精简结果比较均匀,避免了大规模精简所出现的空白区域,提高了重建效率。 展开更多
关键词 图像处理 点云精简 点云库 体素栅格 三角网格面
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基于图像匹配-点云融合的建筑物立面三维重建 被引量：41
3
作者 王俊 朱利 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第10期2072-2079,共8页
随着计算机技术的快速发展,基于图像的建筑物三维重建逐渐成为计算机图形学和计算机视觉领域的研究热点之一.由于建筑物图像背景复杂、序列长且杂乱无序,现有的三维重建算法存在耗时长、局部几何细节重建效果差的问题.文中针对这些不足... 随着计算机技术的快速发展,基于图像的建筑物三维重建逐渐成为计算机图形学和计算机视觉领域的研究热点之一.由于建筑物图像背景复杂、序列长且杂乱无序,现有的三维重建算法存在耗时长、局部几何细节重建效果差的问题.文中针对这些不足提出了一种基于图像匹配实现点云融合的建筑物立面三维重建算法.首先寻找新添加的建筑物局部图像在原始图像集中的匹配图像,组成规模较小的图像集并重建出局部点云模型,然后通过匹配不同点云模型在同一幅图像上的投影点,找到点云模型之间的一致对应点集,接着求解点云集合之间的最佳对齐变换,实现整体和局部点云模型的融合,最终生成建筑物立面完整的三维模型.实验表明,采用文中算法进行三维重建,可以有效地减少重建时间,提高重建精度. 展开更多
关键词 SIFT流 图像匹配 点云融合 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
4
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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基于方法库的点云去噪与精简算法 被引量：38
5
作者 李仁忠 杨曼 +3 位作者 冉媛 张缓缓 景军锋 李鹏飞 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第1期245-251,共7页
为了减少不同尺度噪声对三维点云模型重建效果的影响,提出一种基于直通滤波、统计滤波、半径滤波、改进的双边滤波、体素栅格滤波的方法库的点云模型去噪与精简算法。首先利用直通滤波将目标物体提取出来,再依据噪声点离模型主体的距离... 为了减少不同尺度噪声对三维点云模型重建效果的影响,提出一种基于直通滤波、统计滤波、半径滤波、改进的双边滤波、体素栅格滤波的方法库的点云模型去噪与精简算法。首先利用直通滤波将目标物体提取出来,再依据噪声点离模型主体的距离,将其分为小尺度噪声和大尺度噪声,然后利用统计滤波结合半径滤波去除大尺度噪声,利用改进的双边滤波去除小尺度噪声,最后通过体素栅格滤波进行点云精简来降低空间复杂度,并以三角网格面重建展示该算法的精度效果。实验结果表明,该算法可有效去除点云模型的不同尺度噪声,在不破坏点云本身几何结构的前提下,保证点云精简的均匀化,而且算法执行速度快,重建效率高。 展开更多
关键词 图像处理 点云去噪 统计滤波 半径滤波 改进的双边滤波 体素栅格滤波
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一种基于关键点选择的快速点云配准算法 被引量：35
6
作者 张哲 许宏丽 尹辉 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2017年第12期149-157,共9页
为了提高三维点云数据配准的效率,提出一种基于法向量分布特征的关键点初始匹配与迭代最近点(ICP)的精确配准的两步点云配准算法。首先,定义点云的邻接区域和法向量分布特征计算模型,提出基于该模型的关键点选择算法;其次,为每个关键点... 为了提高三维点云数据配准的效率,提出一种基于法向量分布特征的关键点初始匹配与迭代最近点(ICP)的精确配准的两步点云配准算法。首先,定义点云的邻接区域和法向量分布特征计算模型,提出基于该模型的关键点选择算法;其次,为每个关键点建立局部坐标系,计算关键点的快速点特征直方图,使用采样一致性配准算法匹配关键点的特征,去除错误匹配点,求解出变换矩阵,完成初始配准;最后,使用ICP算法,对多视点云的初始配准结果进行精确配准。实验结果表明,在散乱点云数据和自获取的深度点云数据配准中,该算法能够在确保配准精度的同时有效提升配准效率。 展开更多
关键词 图像处理 点云配准 关键点 快速点特征直方图 迭代最近点算法
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基于曲率特征的迭代最近点算法配准研究 被引量：35
7
作者 曾繁轩 李亮 刁鑫鹏 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2017年第1期107-114,共8页
在三维激光扫描技术中,点云数据配准技术直接影响后期建模质量。点云配准主流算法为迭代最近点(ICP)算法,该算法能自动、高精度配准,也具有时间空间复杂度较大、收敛缓慢、易匹配错误对应点等缺点。将基于曲率极值的算法与ICP算法相结合... 在三维激光扫描技术中,点云数据配准技术直接影响后期建模质量。点云配准主流算法为迭代最近点(ICP)算法,该算法能自动、高精度配准,也具有时间空间复杂度较大、收敛缓慢、易匹配错误对应点等缺点。将基于曲率极值的算法与ICP算法相结合,对曲率特征明显的点云模型进行配准。从算法收敛效率、抗噪性及点云初始位置优劣对算法的影响三方面设计实验,并与经典ICP算法及其他改进算法进行对比。结果表明,该算法对于曲率变化明显的点云数据表现出的收敛效率高于其他算法,对于质量较差的初始数据,该算法收敛稳定性较强。 展开更多
关键词 图像处理 点云配准 迭代最近点算法 曲率极值算法
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基于关键点提取与优化迭代最近点的点云配准 被引量：30
8
作者 彭真 吕远健 +1 位作者 渠超 朱大虎 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第6期60-71,共12页
对强噪声且密度不均匀的点云进行高效、高精度配准是一个难题。针对此难题,提出一种基于关键点提取与优化迭代最近点(ICP)的点云配准算法。在粗配准中,将体素格滤波与法向距离关键点的提取相结合,计算关键点的快速点特征直方图以进行特... 对强噪声且密度不均匀的点云进行高效、高精度配准是一个难题。针对此难题,提出一种基于关键点提取与优化迭代最近点(ICP)的点云配准算法。在粗配准中,将体素格滤波与法向距离关键点的提取相结合,计算关键点的快速点特征直方图以进行特征匹配,然后采用对应关系估计优化随机采样一致性(RANSAC)算法以进行误匹配剔除。在精配准中,采用最优节点优先(BBF)算法搜索k-d tree最近点,设定动态阈值消除误配对,最后利用基于"点到三角面"模型的加速ICP算法计算配准向量。通过对模型点云和建筑物点云进行配准,将所提算法与其他常用的算法进行比较分析。实验表明,所提算法具有良好的稳健性和抗噪性,能显著提升配准速度和配准精度。 展开更多
关键词 图像处理 点云配准 特征点提取 迭代最近点 快速点特征直方图
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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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基于体素下采样和关键点提取的点云自动配准 被引量：29
10
作者 张彬 熊传兵 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第4期101-109,共9页
针对最近点迭代算法(ICP)在大数据点云下配准效率低及对配准点云初始位置依赖性强的缺点,提出了一种基于快速点云粗配准与ICP算法相结合的方法。根据体素对原始点云进行下采样,结合法向量特征提取关键点,使用快速点特征直方图(FPFH)算... 针对最近点迭代算法(ICP)在大数据点云下配准效率低及对配准点云初始位置依赖性强的缺点,提出了一种基于快速点云粗配准与ICP算法相结合的方法。根据体素对原始点云进行下采样,结合法向量特征提取关键点,使用快速点特征直方图(FPFH)算法描述关键点;根据局部邻域内的关键点匹配对的向量夹角特性进一步对匹配点对进行精简;对精简后的关键点对集使用随机采样一致性算法(RANSAC)获取内点最多的变换参数,从而完成点云粗配准;最后在粗配准点云的基础上使用ICP算法完成精确配准。实验结果表明,本算法在高密集点云上的配准效率和精度均有所提高。 展开更多
关键词 图像处理 体素 关键点 特征提取 点云配准 随机采样一致性算法
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基于改进正态分布变换算法的点云配准 被引量：29
11
作者 张晓 张爱武 王致华 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2014年第4期96-105,共10页
正态分布变换(NDT)算法是一种应用在同时定位和地图生成(SLAM)中的点云配准算法。针对地面激光扫描(TLS)数据的特点,改进了NDT算法,提出了一种基于SURF的NDT配准算法,使之能应用在TLS中。该算法首先建立点云和图像间的映射关系把点云影... 正态分布变换(NDT)算法是一种应用在同时定位和地图生成(SLAM)中的点云配准算法。针对地面激光扫描(TLS)数据的特点,改进了NDT算法,提出了一种基于SURF的NDT配准算法,使之能应用在TLS中。该算法首先建立点云和图像间的映射关系把点云影像化;利用加速稳健特征(SURF)算法提取图像的特征点并找出特征点对;根据映射关系找到相应的三维特征匹配点,求出变换矩阵,完成点云初始配准。在NDT算法中,设置初始矩阵为单位矩阵,对点云体素化并使用概率分布函数对点云精细配准。实验结果证明,该算法不但适用于地面激光数据的配准,且其配准精度高、运算时间少,尤其对于不同分辨率的点云有良好的配准效果。 展开更多
关键词 图像处理 正态分布变换算法 SURF算法 点云影像化
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基于深度学习的点云分类方法综述 被引量：28
12
作者 文沛 程英蕾 余旺盛 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第16期41-67,共27页
点云作为一种重要的3D数据类型,随着3D采集技术的发展已被广泛用于多个应用场景。深度学习因其处理大型数据集的高效性、提取特征的自主性,成为点云分类研究的主导方法。首先对点云分类方法的研究现状进行了介绍,接着重点对基于深度学... 点云作为一种重要的3D数据类型,随着3D采集技术的发展已被广泛用于多个应用场景。深度学习因其处理大型数据集的高效性、提取特征的自主性,成为点云分类研究的主导方法。首先对点云分类方法的研究现状进行了介绍,接着重点对基于深度学习的点云分类的主要方法和最新方法进行了阐述。根据数据处理方式对点云分类方法进行归类,总结对比了每类方法的主要思想和优缺点,并详细介绍了部分代表性、创新性算法的实现过程。最后,对点云分类面临的挑战及未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 图像处理 点云分类 深度学习 卷积神经网络 语义分割
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激光点云与光学影像配准:现状与趋势 被引量：25
13
作者 张靖 江万寿 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期528-539,共12页
激光点云与光学影像是2种重要的遥感数据源,二者的融合能够实现优势互补,具有应用价值。点云与影像的配准是实现二者集成应用的基础,虽然经历了多年的发展仍存在许多问题有待解决。本文首先通过建立点云与影像配准问题的数学范式,将整... 激光点云与光学影像是2种重要的遥感数据源,二者的融合能够实现优势互补,具有应用价值。点云与影像的配准是实现二者集成应用的基础,虽然经历了多年的发展仍存在许多问题有待解决。本文首先通过建立点云与影像配准问题的数学范式,将整个配准问题划分为观测值提取、配准模型选择和参数优化3部分,深入分析各部分所面临的难点与挑战;然后对现有的点云与影像配准方法进行回顾与总结,对比分析各类方法的优缺点及适用范围;最后展望了今后的发展方向进行了展望,为后续的研究提供参考。 展开更多
关键词 光学影像 激光探测与测距 点云 配准 综述
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基于卷积神经网络的点云配准方法 被引量：24
14
作者 舒程珣 何云涛 孙庆科 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2017年第3期123-131,共9页
点云配准是三维点云信息处理中的重要问题。传统点云配准方法计算量大,不利于实时计算与移动计算。针对传统点云配准方法存在的问题,提出了一种利用卷积神经网络进行点云配准的方法。首先计算点云的深度图像,利用卷积神经网络提取深度... 点云配准是三维点云信息处理中的重要问题。传统点云配准方法计算量大,不利于实时计算与移动计算。针对传统点云配准方法存在的问题,提出了一种利用卷积神经网络进行点云配准的方法。首先计算点云的深度图像,利用卷积神经网络提取深度图像对的特征差,将深度图像对的特征差作为全连接网络的输入并计算点云配准参数,迭代地执行上述操作直至配准误差小于可接受阈值。实验结果表明,相比传统的点云配准方法,基于卷积神经网络的点云配准方法具有所需计算量小、配准效率高、对噪声点和异常点不敏感的优点。 展开更多
关键词 图像处理 点云配准 深度学习 卷积神经网络 深度图像
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基于AgisoftPhotoscan的图像三维重建及精度研究 被引量：24
15
作者 缪盾 吴竞 《测绘工程》 CSCD 2017年第8期41-44,共4页
通过普通相机获取图像信息,计算三维空间物体的几何信息,重建和分析物体的基本原理;了解图像处理软件Agisoft Photoscan的工作流程,并设计实验;通过未检校的普通数码相机对某雕塑头像和亭子进行拍摄,使用Agisoft Photoscan软件对图像进... 通过普通相机获取图像信息,计算三维空间物体的几何信息,重建和分析物体的基本原理;了解图像处理软件Agisoft Photoscan的工作流程,并设计实验;通过未检校的普通数码相机对某雕塑头像和亭子进行拍摄,使用Agisoft Photoscan软件对图像进行处理,得到三维点云数据,进行物体三维重建,验证三维重建的有效性;通过提取和实测预设对比点的三维坐标值,求取误差,验证在百幅以内的图像建模误差在1cm以内。此方法可应用到表面复杂的异形物体建模中。 展开更多
关键词 三维重建 图像 三维点云
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基于RGB-D相机的单株玉米株高测量方法 被引量：24
16
作者 仇瑞承 苗艳龙 +3 位作者 季宇寒 张漫 李寒 刘刚 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第S1期211-219,共9页
玉米株高是反映作物长势的重要指标。为了实现田间单株玉米株高的快速测量,提出了一种基于RGBDepth(RGB-D)相机的玉米株高测量方法。以拔节期玉米为观测对象,首先利用RGB-D相机获取田间玉米的彩色图像和深度图像。对玉米彩色图像进行灰... 玉米株高是反映作物长势的重要指标。为了实现田间单株玉米株高的快速测量,提出了一种基于RGBDepth(RGB-D)相机的玉米株高测量方法。以拔节期玉米为观测对象,首先利用RGB-D相机获取田间玉米的彩色图像和深度图像。对玉米彩色图像进行灰度化、二值化和去噪处理,提取出包含待测玉米的二值图像。利用改进的分水岭分割算法对玉米的灰度图像进行分割,对分割结果进行圆形拟合操作,定位玉米的中心区域。对玉米的二值图像进行骨架化处理,检测骨架的交叉点和末端点,确定玉米骨架的中心点,并检索其到末端点的最短路径。对各条路径的点云数据进行求差与比较,确定玉米的最高点,并对最高点附近的点云数据进行直方图统计,获得地面点。最后,通过计算玉米最高点和地面点的差值,实现单株玉米株高参数的测量。对玉米样本进行测试试验的结果表明:单株玉米株高的平均测量误差为1.62 cm,均方根误差(RMSE)为1.86 cm,测量精度满足实用要求。 展开更多
关键词 作物表型 RGB-D相机 株高 图像识别 点云处理
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一种基于点云数据的建筑物BIM模型重建方法 被引量：22
17
作者 邓林建 程效军 +1 位作者 程小龙 朱剑伟 《地矿测绘》 2016年第4期14-16,共3页
建筑物的三维模型重建一直是数字城市研究的重要组成内容,本文以三维激光扫描技术获取的地面点云数据为基础,以无人机航拍获取的建筑物顶部影像为辅助,提出了一种地面点云和无人机影像融合方法,并在Revit中对建筑物的BIM模型进行重建,... 建筑物的三维模型重建一直是数字城市研究的重要组成内容,本文以三维激光扫描技术获取的地面点云数据为基础,以无人机航拍获取的建筑物顶部影像为辅助,提出了一种地面点云和无人机影像融合方法,并在Revit中对建筑物的BIM模型进行重建,实验结果表明重建模型的精度能够满足小范围场景建设的需要,并且依托BIM平台的建筑物模型承载着丰富的属性信息,可进一步挖掘模型的应用价值。 展开更多
关键词 三维激光扫描 无人机影像 点云数据 BIM模型 三维场景重建
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基于无人机倾斜航空影像的树冠体积测算方法 被引量：22
18
作者 于东海 冯仲科 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期90-97,共8页
树冠是结构复杂的不规则体,对树冠体积的精确测定一直是树木测量研究中的难点问题。该文以消费级多旋翼无人机对目标树木进行倾斜摄影获取的多角度航空影像为基础,通过空三加密处理生成目标树木的三维点云模型;用等高线法分割树冠点云,... 树冠是结构复杂的不规则体,对树冠体积的精确测定一直是树木测量研究中的难点问题。该文以消费级多旋翼无人机对目标树木进行倾斜摄影获取的多角度航空影像为基础,通过空三加密处理生成目标树木的三维点云模型;用等高线法分割树冠点云,并确定树冠最优分割层数;用投影法对点云数据进行转化,并选取测算点计算树高和树冠任意横截面积;对分割后各规则体的体积进行累加获得树冠体积。结果表明:8棵目标树木的树高测算值相对误差为1.46%～4.10%,平均相对误差为2.88%;树冠体积测算值的相对误差为6.95%～12.39%,平均相对误差为9.42%;精度均可满足林业调查中对于树高和树冠体积测量结果的要求。利用无人机倾斜航空影像建立单木的三维点云模型并进行树冠体积测算的方法是可行且有效的,该方法可为研究单木树冠几何参数的提取提供参考。 展开更多
关键词 无人机 图像处理 林业 倾斜摄影 点云数据 单木参数提取 树冠体积
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基于图像的三维重建技术综述 被引量：20
19
作者 董鹏辉 柯良军 《无线电通信技术》 2019年第2期115-119,共5页
基于图像进行三维重建的目的就是通过图像获取周围环境的三维结构,将它们生动形象地展示在计算机上供用户使用,这是现阶段计算机图像视觉领域的一个重要研究方向。目前三维重建的研究成果已广泛应用于城镇建模、无人作战、文物保护和地... 基于图像进行三维重建的目的就是通过图像获取周围环境的三维结构,将它们生动形象地展示在计算机上供用户使用,这是现阶段计算机图像视觉领域的一个重要研究方向。目前三维重建的研究成果已广泛应用于城镇建模、无人作战、文物保护和地图重建等领域。对图像三维重建的流程进行了探讨,主要内容包括传感器介绍、重建流程与算法、应用及其展望等。 展开更多
关键词 图像处理 三维重建算法 深度传感器 点云
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深度学习在点云分类中的研究综述 被引量：19
20
作者 王文曦 李乐林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第1期26-40,共15页
点云数据被广泛用于多种三维场景,深度学习凭借提取特征自动化、泛化能力强等优势在三维点云的应用领域快速发展,逐渐成为点云分类的主流研究方法。根据提取方式的不同,将现有算法归纳为传统方法以及深度学习算法。着重介绍基于深度学... 点云数据被广泛用于多种三维场景,深度学习凭借提取特征自动化、泛化能力强等优势在三维点云的应用领域快速发展,逐渐成为点云分类的主流研究方法。根据提取方式的不同,将现有算法归纳为传统方法以及深度学习算法。着重介绍基于深度学习的代表性方法和最新研究,总结其基本思想以及优缺点,对比分析主要方法的实验结果;展望深度学习在点云分类领域的未来工作以及研究发展方向。 展开更多
关键词 图像处理 点云分类 深度学习 特征提取 卷积神经网络
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