车载激光扫描点云中建筑物角点空间位置自动提取方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于车载激光扫描点云数据处理
，具体涉及一种车载激光扫描点云中建筑物角点空间位置自动提取方法。
技术介绍
建筑物角点的测量是地形图、地籍图测量中重要工作之一，目前建筑物角点位置信息主要通过传统人工测量方法获得，更新周期长、资源损耗大，已经无法满足城市建设和管理的数据需求。车载移动激光测量系统作为一种先进的测量手段，具有快速、不与测量物接触、实时、动态、主动、高密度及高精度等特点。基于车载移动激光测量系统的建筑物角点提取方法主要有投影图像法、特征聚类和扫描线法，然而这些方法没有充分挖掘建筑物点云数据的形态特征，适应性不高，容易受车载激光扫描点云数据中噪声点的影响。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种车载激光扫描点云中建筑物角点空间位置自动提取方法，以便从海量车载激光扫描点云数据中快速、自动提取建筑物角点的空间位置信息。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：车载激光扫描点云中建筑物角点空间位置自动提取方法，包括如下步骤：a、根据局部建筑物的高度自动获取局部范围内在竖直方向上的空间分层点云数据，对空间分层点云进行平面投影；根据空间分层点云的范围与空间分层点云的平面坐标将离散的车载激光扫描点云投影到平面，用单位像素中激光扫描点云的数量定义像素的亮度值，转换成平面投影图像，并自动获取最优空间分层点云；b、最优空间分层点云对生成的平面投影图像进行阈值分割，去掉亮度低的点，即将最优空间分层点云中平面内投影方向较稀疏的激光扫描点云去掉；c、对平面投影图像中亮度较高的区域进行直线检测，提取出有直线特性的线段；d、提取出的直线线段分类合并，去掉冗...
【技术保护点】
车载激光扫描点云中建筑物角点空间位置自动提取方法，其特征在于，包括如下步骤：a、根据局部建筑物的高度自动获取局部范围内在竖直方向上的空间分层点云数据，对空间分层点云进行平面投影；根据空间分层点云的范围与空间分层点云的平面坐标将离散的车载激光扫描点云投影到平面，用单位像素中激光扫描点云数量定义像素的亮度值，转换成平面投影图像，并自动获取最优空间分层点云；b、最优空间分层点云对生成的平面投影图像进行阈值分割，去掉亮度低的点，即将最优空间分层点云中平面内投影方向较稀疏的激光扫描点云去掉；c、对平面投影图像中亮度较高的区域进行直线检测，提取出有直线特性的线段；d、提取出的直线线段分类合并，去掉冗余和不符合建筑物墙壁的线段；e、分析这些线段的相对位置关系和相交角度，筛选出相交产生符合建筑物角点特征的线段，并求这些线段相交产生的角点在平面投影图像中的坐标；f、根据角点在平面投影图像中的坐标计算角点目标的空间位置信息。
【技术特征摘要】
1.车载激光扫描点云中建筑物角点空间位置自动提取方法，其特征在于，包括如下步骤：a、根据局部建筑物的高度自动获取局部范围内在竖直方向上的空间分层点云数据，对空间分层点云进行平面投影；根据空间分层点云的范围与空间分层点云的平面坐标将离散的车载激光扫描点云投影到平面，用单位像素中激光扫描点云数量定义像素的亮度值，转换成平面投影图像，并自动获取最优空间分层点云；b、最优空间分层点云对生成的平面投影图像进行阈值分割，去掉亮度低的点，即将最优空间分层点云中平面内投影方向较稀疏的激光扫描点云去掉；c、对平面投影图像中亮度较高的区域进行直线检测，提取出有直线特性的线段；d、提取出的直线线段分类合并，去掉冗余和不符合建筑物墙壁的线段；e、分析这些线段的相对位置关系和相交角度，筛选出相交产生符合建筑物角点特征的线段，并求这些线段相交产生的角点在平面投影图像中的坐标；f、根据角点在平面...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘如飞，田茂义，卢秀山，刘甜，曲杰卿，侯海龙，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：山东;37
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