中国激光, 2019, 46 (11): 1109002, 网络出版: 2019-11-09   

建筑物立面点云直线段特征提取方法 下载: 1096次

Straight-Line-Segment Feature-Extraction Method for Building-Facade Point-Cloud Data
李金涛 1,**程效军 1,2,*
作者单位
1 同济大学测绘与地理信息学院, 上海 200092
2 自然资源部现代工程测量重点实验室, 上海 200092
图 & 表

图 1. 原始点云姿态调整。(a)原始点云;(b)姿态调整后点云

Fig. 1. Attitude adjustment of original point cloud. (a) Original point cloud; (b) point cloud after attitude adjustment

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图 2. 姿态调整。(a)原始点云姿态;(b)原始点云主方向;(c)调整后点云姿态

Fig. 2. Attitude adjustment. (a) Attitude of original point cloud; (b) principal direction of original point cloud; (c) attitude of point cloud after adjustment

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图 3. 切片生成。(a) X轴切片;(b) Y轴切片;(c) Z轴切片

Fig. 3. Slice generation. (a) Slices along X axis; (b) slices along Y axis; (c) slices along Z axis

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图 4. 切片上特征点提取

Fig. 4. Extraction of feature points from slices

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图 5. 近拐角点

Fig. 5. Points near corner

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图 6. 映射回三维空间的特征点

Fig. 6. Feature points mapped back into three-dimensional space

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图 7. 特征点提取。(a) X轴切片特征点;(b) Y轴切片特征点;(c) Z轴切片特征点

Fig. 7. Extraction of feature points. (a) Feature points on slices along X axis; (b) feature points on slices along Y axis; (c) feature points on slices along Z axis

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图 8. 基于圆柱体生长的特征点聚类流程图(Z方向)

Fig. 8. Flow chart of feature points clustered based on cylindrical growth (Z direction)

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图 9. 直线段生长示意图

Fig. 9. Schematic of straight-line-segment growth

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图 10. 特征点聚类。 (a) X轴切片特征点聚类;(b) Y轴切片特征点聚类;(c) Z轴切片特征点聚类

Fig. 10. Clustering of feature points. (a) Clustering of feature points on slices along X axis; (b) clustering of feature points on slices along Y axis; (c) clustering of feature points on slices along Z axis

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图 11. 拟合的直线段

Fig. 11. Fitted straight line segments

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图 12. 直线段端点调整与优化。(a)优化与调整前;(b)优化与调整后

Fig. 12. Adjustment and refinement of endpoints of straight line segments. (a) Before adjustment and refinement; (b) after adjustment and refinement

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图 13. 直线段提取结果。(a)~(d) Data 1,Data 2,Data 3,Data 4;(e)~(h) Data 1,Data 2,Data 3,Data 4的提取结果

Fig. 13. Extraction results of straight line segments. (a)-(d) Data 1, Data 2, Data 3, and Data 4; (e)-(h) extraction results of Data 1, Data 2, Data 3, and Data 4

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图 14. 直线段提取结果对比。(a) Data 1,文献[ 9]算法提取结果;(b) Data 1,本文算法提取结果;(c) Data 3,文献[ 9]算法提取结果;(d) Data 3,本文算法提取结果

Fig. 14. Comparison of extraction results of straight line segments. (a) Extraction result of Data 1 obtained by method in Ref. [9];(b) extraction result of Data 1 obtained by proposed method; (c) extraction result of Data 3 obtained by method in Ref. [9]; (d) extraction result of Data 3 obtained by proposed method

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图 15. 精确率和召回率统计区域。(a) Data 1统计区域;(b) Data 3统计区域

Fig. 15. Statistical areas of precision and recall. (a) Statistical areas of Data 1; (b) statistical areas of Data 3

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图 16. Data 1特征点提取结果对比。(a) PCA提取结果,0.2 cm<R<7 cm;(b) PCA提取结果,0.2 cm<R<10 cm;(c) PCA提取结果,0.2 cm<R<15 cm;(d)本文算法提取结果

Fig. 16. Comparison of extraction results of feature points of Data 1. (a) Extraction result of PCA, 0.2 cm<R<7 cm;(b) extraction result of PCA, 0.2 cm<R<10 cm; (c) extraction result of PCA, 0.2 cm<R<15 cm;(d) extraction result of proposed method

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表 1实验数据处理结果

Table1. Processing results of experiment data

DataPointnumberPointinterval /cmR /cmTime cost /s
Slicing andFP extractingFP clusteringand fittingPost-processingTotal
Data 117762551.013.270.614.82.487.8
Data 24599703.14730.18.31.940.3
Data 33253385.641025.26.60.832.6
Data 423384240.987868.940.373.2

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表 2Data 4窗体提取误差分析

Table2. Error analysis of windows extraction of Data 4

AspectDesignedvalueMinimumerrorMaximumerrorAverage
Width /mm9002.918.49.15
Height /mm1500018.29.21

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表 3直线段提取结果的精确率和召回率对比

Table3. Comparison of precision and recall of extraction results of straight line segments

ParameterMethodData 1Data 3Average
12345678
Rprecision /%Method in Ref.[9]90.586.710093.885.010088.285.791.2
Method in this paper91.191.810091.783.310096.294.493.6
Rrecall /%Method in Ref.[9]38.821.737.536.651.560.665.242.944.4
Method in this paper83.796.687.594.395.297.396.289.592.5

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李金涛, 程效军. 建筑物立面点云直线段特征提取方法[J]. 中国激光, 2019, 46(11): 1109002. Jintao Li, Xiaojun Cheng. Straight-Line-Segment Feature-Extraction Method for Building-Facade Point-Cloud Data[J]. Chinese Journal of Lasers, 2019, 46(11): 1109002.

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