融合激光雷达数据与改进梯度矢量流模型的建筑物提取  

作　　者：齐志艺[1] 

机构地区：[1]南昌航空大学计算机视觉研究所,江西南昌330063

出　　处：《山西青年（下半月）》2013年第11期173-176,共4页Shanxi youth

摘　　要：梯度矢量流（GVF）模型是动态轮廓模型的一个典型，它常用于建筑物轮廓的提取，但在实际应用中，该模型对噪声非常敏感、容易出现边缘误检测。针对GVF模型在提取建筑物中存在的问题，本史提出了一种改进的GVF模型方法。新模型对GVF模型两个方面进行了调整：起始种子点的选择和外部能量函数，在GVFF模型中引入高度能量因子和区域的能量因子，通过减小最小化多边形灰度方差和高度方差的方法，来解决对噪声敏感和边缘不理想问题。提出的算法能够稳定的逼近真实建筑物轮廓，尤其适用于复杂的城市环境。实验结果表明，用本文方法提取复杂的城市环境中建筑物，得到的图形精度是95％，而GVF模型的是83%。

关 键 词：建筑物提取 LIDAR数据 GVF模型 融合 

分 类 号：O221.2[理学—运筹学与控制论]