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基于法向量模糊聚类的道路面点云数据滤波 被引量：23
1
作者 闫利 张毅 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期1119-1122,共4页
针对道路面三维激光扫描的特点,结合点云法向量分布特征,提出了基于法向量模糊聚类的点云数据滤波算法。通过对3种不同类型实测道路面数据的实验表明,该算法对于路面扫描过程中产生的非路面冗余数据有较好的滤波效果,为点云数据滤波提... 针对道路面三维激光扫描的特点,结合点云法向量分布特征,提出了基于法向量模糊聚类的点云数据滤波算法。通过对3种不同类型实测道路面数据的实验表明,该算法对于路面扫描过程中产生的非路面冗余数据有较好的滤波效果,为点云数据滤波提供了一种新的手段。 展开更多
关键词 法向量 模糊聚类 地面激光扫描 点云 滤波
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基于车载激光点云的城市道路提取方法研究 被引量：8
2
作者 盛君 孙晨辉 +1 位作者 王杰 张君栋 《地理信息世界》 2022年第3期114-118,共5页
车载激光扫描技术作为一种高密度、高精度、快速化的空间三维数据采集手段,已经在城市三维数据采集中得到广泛应用。为了有效提取车载点云数据中的道路边界信息,本文提出了一种基于点云法向量分布特征及扫描车轨迹信息的道路边界提取方... 车载激光扫描技术作为一种高密度、高精度、快速化的空间三维数据采集手段,已经在城市三维数据采集中得到广泛应用。为了有效提取车载点云数据中的道路边界信息,本文提出了一种基于点云法向量分布特征及扫描车轨迹信息的道路边界提取方法。首先,通过对点云处理范围的限制、种子点优化与滤波参数选取等改进车载点云滤波方法,实现地面点云的有效提取;然后,根据城市道路的分布特征及扫描车轨迹信息,实现道路边界的粗提取及精提取;最后,经结果聚类、Bezier曲线拟合得到完整、连续的道路边界线。通过实验数据对本文道路提取方法进行验证表明,道路边界检测质量、完整性、准确度均在90%以上,检测点与边界位置差均在3 cm以内。 展开更多
关键词 车载激光扫描 扫描轨迹 点云滤波 道路边线 法向量聚类
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基于法向量区域聚类分割的检测坑点云提取 被引量：1
3
作者 吴钰 马哈代 +3 位作者 郭俊 叶海波 杨兴国 姚强 《人民长江》 北大核心 2023年第10期113-118,共6页
利用三维激光扫描技术获取堆石坝检测坑表面点云,可以快速计算检测坑体积和堆石坝压实质量,但此技术的关键是从扫描点云数据中准确分割出目标检测坑。提出了一种基于法向量区域聚类分割的检测坑表面点云提取方法:首先通过局部密度法检... 利用三维激光扫描技术获取堆石坝检测坑表面点云,可以快速计算检测坑体积和堆石坝压实质量,但此技术的关键是从扫描点云数据中准确分割出目标检测坑。提出了一种基于法向量区域聚类分割的检测坑表面点云提取方法:首先通过局部密度法检测得到碾压面外部点P,剩余点则为内部点Q;然后以最小二乘法拟合外部点平面,得到拟合平面法向量与内部点法向量的夹角θ;最后以外部点P作为种子点,逐步扩大搜索区域,直至区域内存在θ大于阈值θ′,即可确定碾压面和检测坑表面的交界,精确提取出检测坑表面点云。利用MATLAB编程实现了检测坑表面点云数据的快速提取,并通过采集3类坝料的检测坑点云数据开展试验,验证了此方法的可行性。研究成果可为类似形状目标点云提取和堆石坝压实质量快速检测提供参考。 展开更多
关键词 堆石坝 检测坑 点云提取 法向量 区域聚类分割
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基于形态学滤波与轨迹探测的城市道路提取 被引量：3
4
作者 刘晓宇 张菊清 +2 位作者 刘念 车昱昊 张传帅 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第10期37-44,共8页
车载激光扫描由于快速、高精度、高密度等优点,被广泛应用于城市三维数据的采集。由于城市场景点云数据量庞大、目标繁多,难以准确高效地提取城市道路点云。基于渐进式形态学滤波算法,提出了一种利用格网近似值代替三维空间点运算并自... 车载激光扫描由于快速、高精度、高密度等优点,被广泛应用于城市三维数据的采集。由于城市场景点云数据量庞大、目标繁多,难以准确高效地提取城市道路点云。基于渐进式形态学滤波算法,提出了一种利用格网近似值代替三维空间点运算并自适应计算滤波参数的算法;在此基础上,根据城市道路的空间分布特征,利用扫描车的行驶轨迹信息,通过法向量聚类、距离约束、连续性分布约束的方法提取道路边界点,并经结果聚类、拟合生成精确的道路边界,达到了快速、准确提取道路点云的目的。实验结果表明,所提算法提取的道路边界的准确度、完整度和总体质量均大于90%,边界位置与检测值的差异小于3 cm。 展开更多
关键词 车载激光扫描 渐进式形态学滤波 轨迹信息 法向量聚类 道路边线 道路点云
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顾及几何及颜色信息的倾斜影像立面点云提取 被引量：3
5
作者 周行行 邹峥嵘 +1 位作者 张云生 郑特 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2016年第4期43-48,共6页
针对建筑物立面自动提取难题,根据多角度航空倾斜影像密集匹配生成的三维点云,提出了一种顾及点云几何及颜色信息的建筑物立面点云自动提取方法。首先通过计算三维点云中各点对应的法向量,并根据法向量方向进行粗略的分割;然后根据各点... 针对建筑物立面自动提取难题,根据多角度航空倾斜影像密集匹配生成的三维点云,提出了一种顾及点云几何及颜色信息的建筑物立面点云自动提取方法。首先通过计算三维点云中各点对应的法向量,并根据法向量方向进行粗略的分割;然后根据各点的颜色信息剔除植被点云;在此基础上剔除少量地面点,通过基于聚类分析的后处理获取立面点云。利用2组数据进行了实验,结果表明,本文方法能够自动提取出建筑物的立面,立面的完整性和正确性都大于90%,准确率大于83%,为后续立面的重建提供了基础。 展开更多
关键词 倾斜摄影 立面提取 点云 法向量 聚类分析
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结合无人机载LiDAR点云法向量的K-means++聚类精简 被引量：5
6
作者 李沛婷 赵庆展 +1 位作者 田文忠 马永建 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2020年第2期103-110,共8页
点云精简可有效降低无人机载LiDAR数据量,对后期点云存储和快速处理具有重要意义。采用K-means++方法对点云法向量进行聚类,以实现点云精简。首先,利用回波次数去除多次回波点云,在使用零-均值标准化方法对点云属性归一化后,利用KD树(K-... 点云精简可有效降低无人机载LiDAR数据量,对后期点云存储和快速处理具有重要意义。采用K-means++方法对点云法向量进行聚类,以实现点云精简。首先,利用回波次数去除多次回波点云,在使用零-均值标准化方法对点云属性归一化后,利用KD树(K-dimension tree)建立点云索引构建点云K邻域;然后,采用主成分分析法估算点云法向量,借助肘方法确定最佳聚类数目;最终,通过K-means++聚类方法实现点云精简。将精简结果生成Delaunay三角网并转换为栅格数据,通过相关系数验证方法的有效性。结果表明:针对研究区69544个点云数据,该方法可去除多次回波点云7722个;对点云法向量进行聚类数目为8的K-means++聚类,对应的精简率为分别为81.389%,81.833%和85.369%时效果较优;精简后生成Delaunay三角网的时间远低于精简前,且当按81.833%进行精简处理时,相关系数最高,为0.890。该方法可为点云精简提供参考。 展开更多
关键词 点云K邻域 点云法向量 K-means++聚类 DELAUNAY三角网
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