城市密集点云的区域生长表面构网改进算法  

An Improved Region-Growing Surface Triangulation Algorithm for Urban Dense Point Cloud

作　　者：卢学良[1,2,3] 童晓冲[1] 张永生[1] 谢金华[4] 于英[1] 

机构地区：[1]信息工程大学,河南郑州450001 [2]西安测绘研究所,陕西西安710054 [3]地理信息工程国家重点实验室,陕西西安710054 [4]国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心,北京100000

出　　处：《武汉大学学报（信息科学版）》2016年第6期832-837,共6页Geomatics and Information Science of Wuhan University

基　　金：国家自然科学基金(41201392;41401534);航空遥感技术国家测绘地理信息局重点实验室经费(2014B02)~~

摘　　要：随着飞行平台与传感器技术的发展,空间信息的获取能力逐渐增强,特别是低空倾斜摄影及其数据处理方法的出现,使得城市真三维信息的获取手段变得更加丰富。针对现有区域生长算法在城市三维密集点云拐角处未能完全生长的问题,设计了点到边(point to edge,PTE)数据结构,提出了遍历PTE数据结构以完善构网的改进策略。实验结果表明,改进算法能对城市真三维密集点云进行较好的表面构网,并且能够解决现有方法在拐角处不能完全生长的问题。With the development of flying UAV platforms,sensor technologies,and corresponding data processing methods,low-altitude oblique photography becomes a powerful method to obtain true three-dimensional urban spatial information.In existing region-growing methods however,corners within urban dense point clouds are not fully grown.In this paper,we propose an improvement over the previous mesh-growing algorithms for fast surface reconstruction,a PTE（point to edge）data structure and traversing algorithm.Experimental results show that the improved algorithm is able to handle dense true three-dimensional urban point clouds,and can solve most of the incomplete growing problems in corners,with better performance than the exiting methods.

关 键 词：倾斜摄影 真三维点云 表面构网 区域生长 

分 类 号：P237[天文地球—摄影测量与遥感]