基于航空LIDAR点云数据的建筑物提取研究

基于航空LIDAR点云数据的建筑物提取研究

论文摘要

随着三维地理信息以及虚拟现实应用的深入,传统的测量方法(如:工程测量,摄影测量等)由于其在工作效率以及数据精度等方面存在某些不足而使得其在某些领域的使用受到一定的限制。航空LIDAR(Light Detect And Ranging)是一种正在逐步广泛使用的新型测量系统,它利用激光光束扫描来探测目标和测定距离,能够直接快速地获得高精度的城区数字表面模型(DSM)。该技术的出现为实现城市地区建筑物的快速提取提供了一种新的途径。本文以航空LIDAR点云数据为基础,研究了城市地区建筑物的提取。研究思路是首先将不规则的离散LIDAR点云数据进行规则格网重采样,得到数字表面模型(DSM),并按照高程进行灰度量化生成DSM深度影像。然后利用图像处理技术对DSM深度影像进行预处理,即对DSM深度影像进行直方图阈值分割,将DSM深度影像中的地面部分去除掉,接着运用标号法面积测量去除小面积目标,滤除干扰信息,得到独立的建筑物区域。最后是城市地区建筑物的提取,采取的方案是先运用Canny边缘检测算子检测建筑物的边缘,再利用改进的Hough变换算法进行后处理,即充分利用Hough变换的参数空间数据,检测矩形建筑物中两平行直线段的端点坐标,再根据矩形建筑物边缘的垂直、平行关系,计算得到矩形建筑物的四个角点坐标,来完成矩形建筑物边缘的规格化,就实现了DSM深度影像中矩形建筑物的提取。总之,本文以航空LIDAR点云数据为基础,在无其他辅助数据的情况下,采用数字图像处理技术,实现了基于航空LIDAR点云数据提取城市地区建筑物的目标。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究的背景和意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 本文的研究内容和组织结构
  • 1.3.1 本文的研究内容
  • 1.3.2 本文的组织结构
  • 第二章 航空LIDAR 点云数据处理
  • 2.1 LIDAR 数据处理概述
  • 2.1.1 LIDAR 数据的特点
  • 2.1.2 LIDAR 数据处理
  • 2.2 LIDAR 点云数据存储与检索
  • 2.2.1 规则地址格网检索(GAS-Grid Address Select)算法思想
  • 2.2.2 离散LIDAR 点云数据预处理
  • 2.2.3 规则地址格网(GIT-grid index table)的建立
  • 2.2.4 基于规则地址格网的数据检索
  • 2.3 规则格网重采样生成数字表面模型(DSM)
  • 2.3.1 DSM 逐点内插理论基础
  • 2.3.2 距离加权平均内插生成数字表面模型
  • 2.4 灰度量化生成DSM 深度影像
  • 第三章 DSM 深度影像预处理
  • 3.1 DSM 影像滤波平滑
  • 3.2 DSM 深度影像分割滤除地面点
  • 3.2.1 图像分割的相关理论
  • 3.2.2 基于DSM 深度影像的阈值分割
  • 3.3 小面积目标的滤除
  • 3.3.1 理论基础
  • 3.3.2 标号法面积测量去除小面积目标
  • 第四章 建筑物提取
  • 4.1 常用的边缘检测算子
  • 4.1.1 图像的边缘检测
  • 4.1.2 常用的边缘检测算子
  • 4.2 Canny 边缘检测算子
  • 4.2.1 Canny 算子理论基础
  • 4.2.2 Canny 边缘检测算法
  • 4.2.3 Canny 边缘检测结果与分析
  • 4.3 建筑物边界跟踪
  • 4.3.1 链码跟踪理论基础
  • 4.3.2 基于8—方向链码的边界跟踪算法
  • 4.4 改进的Hough 变换规格化矩形建筑物边缘
  • 4.4.1 引言
  • 4.4.2 Hough 变换
  • 4.4.3 Hough 变换的特点
  • 4.4.4 改进的Hough 变换算法
  • 4.4.5 实验结果及分析
  • 第五章 总体实验与分析
  • 5.1 实验资料与实验平台
  • 5.1.1 原始实验数据
  • 5.1.2 实验平台
  • 5.2 点云数据预处理实验
  • 5.2.1 离散点云数据的读入
  • 5.2.2 DSM 内插
  • 5.2.3 灰度量化生成DSM 深度影像
  • 5.3 DSM 深度影像预处理实验
  • 5.3.1 DSM 影像中值滤波平滑
  • 5.3.2 直方图阈值分割滤除地面点
  • 5.3.3 标号法面积测量去除小面积目标
  • 5.4 建筑物边缘检测实验
  • 5.5 明显独立矩形建筑物边界规格化实验
  • 第六章 结论与展望
  • 6.1 研究内容与创新
  • 6.2 进一步工作展望
  • 参考文献
  • 攻读学位期间取得的研究成果
  • 致谢
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