海量点云的边缘快速提取算法  

Novel algorithm for fast extracting edges from massive point clouds

作　　者：王宗跃[1,2] 马洪超[2] 徐宏根[3] 杨志伟[1] 

机构地区：[1]集美大学计算机工程学院,福建厦门361021 [2]武汉大学遥感信息工程学院,武汉430072 [3]中国国土资源航空物探遥感中心,北京100083

出　　处：《计算机工程与应用》2010年第36期213-215,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家高技术研究发展计划(863)(No.2006AA12Z101;No.2009AA12Z107);国家重点基础研究发展规划(973)(No.2009CB724007);福建省教育厅项目(No.JA10198);集美大学科研基金(No.ZQ2010003);福建省高等学校杰出青年科研人才培育计划(No.JA10184)~~

摘　　要：提出一种海量点云边缘快速提取算法。该算法先对点云数据进行格网组织,然后排除非边缘的离散点,最后采用AlphaShapes判断条件提取边缘。该算法牺牲少量格网数据组织时间,节约大量的Alpha Shapes条件判断时间,从而显著提高算法效率。在VC环境下实现了该算法,实验结果表明该算法不仅具有提取外边界、空洞等功能,而且效率高。A novel algorithm is proposed for fast extracting edges from massive point clouds in this paper.First,organize point cloud data in grid form,and then exclude non-edge discrete points,at last extract edges in the condition of Alpha Shapes.The algorithm sacrifices a small amount time on grid data organization,while saving a lot of Alpha Shapes condition-al timet,hereby significantly improves the efficiency.This algorithm has been realized in the VC environment,and experimen-tal results show that the algorithm can extract outer boundary,holes and other functions,and is high efficiency.

关 键 词：机载激光雷达 点云 边缘 

分 类 号：P237.3[天文地球—摄影测量与遥感]