基于密集匹配点云正则化提取建筑单体模型
李震
周亚平
高永红
黄河勘测规划设计研究院有限公司 河南郑州 450003
摘要：在倾斜影像密集匹配点云的基础上,提出了一种正则化提取建筑单体模型的方法.将原始密集匹配点云进行滤波分割,分离地面、植被、车辆和建筑附属设施点云,之后进行投影栅格化,在栅格图像基础上进行轮廓提取.经过粗校正和精校正的过程,能够得到正则化的建筑轮廓,避免了拓扑关系错误和轮廓过拟合的现象.通过与匹配点云进行属性连接,最终得到具有高度信息的建筑三维模型.实验结果表明,建筑物点云分类精度为 91.33%,建筑物轮廓在边长和方位角的均方根误差分别为0.350 m和 2.656°,所提出的方法能够有效实现城市建筑三维模型的提取.
关键词：密集匹配轮廓提取正则化三维模型
资助基金：中国博士后科学基金(2021M701373)黄河勘测规划设计研究院有限公司自主研发基金项目(2023KY046)
论文发表日期：2024-10-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 8-11 )