考虑局部点云密度的建筑立面自适应分割方法  

Study on Segmentation of Building Facade Considering Local Point Cloud Density

作　　者：王果[1,2] 沙从术[1,2] 王健[3] 

机构地区：[1]河南工程学院土木工程学院,河南郑州451191 [2]煤化工资源综合利用与污染治理河南省工程实验室,河南郑州451191 [3]山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590

出　　处：《激光与光电子学进展》2015年第6期108-113,共6页Laser & Optoelectronics Progress

基　　金：国家自然科学基金(41001304);十二五国家科技支撑计划新疆自然资源精细遥感监测技术与应用(2012BAH27B04)

摘　　要：三维散乱点云数据具有不均匀性,局部点云密度的不断变化会对点云分割提取等处理造成影响,针对这一问题,提出考虑局部点云密度的建筑立面自适应分割方法,在介绍局部点云密度的基础上,设计了自适应分割的流程和算法,通过实验验证了考虑局部点云密度的方法能够较好的对建筑立面进行分割。Because of the uniformity of three- dimensional scattered point cloud, the varying of local point cloud density affects the point cloud segmentation. To solve the problem, a method considering local point cloud density for automated segmentation of building facades from point clouds is presented. Based on the introduction of local point cloud density, self-adaptive segmentation processes and algorithms are designed. Results of contrast experiments show that the proposed method is better than that without considering the local point cloud density.

关 键 词：图像处理 点云 局部点云密度 KD树 点云分割 

分 类 号：P237.3[天文地球—摄影测量与遥感]