基于倾斜影像点云的建筑物提取算法研究

作     者：刘宇 李晓天 付伟锋 孟妮娜 LIU Yu, LI Xiaotian, FU Weifeng, MENG Nina

作者机构：长安大学地质工程与测绘学院西安710064 

出 版 物：《河南科学》 (Henan Science)

年 卷 期：2018年第36卷第9期

页      面：1444-1449页

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(41501498) 地理信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目(SKLGIE2017-M-4-2) 长安大学研究生科研创新实践项目(2018006) 

主　　题：倾斜影像点云 建筑物提取 骨架提取算法 

摘      要：多视倾斜影像密集匹配后能够生成海量点云数据,但数据本身缺乏有效的建筑物分类信息.针对此问题,提出一种基于倾斜影像点云的建筑物提取算法.首先对三维点云进行去噪处理和植被的剔除,将点云进行空间格网分区后降维到二维平面,通过赋予二维平面格网内每个点一定的权值,进而对格网进行特征值重采样.然后对二维平面进行图像形态学处理,利用骨架提取算法找到建筑物的轮廓,将该轮廓和三维点云进行融合后重新整饰建筑物边缘,提取出最终的建筑物点云.两组实验结果表明,该方法提取的建筑物点云轮廓清晰,建筑物立面提取较好,该算法具有较好的稳健性.