基于密集匹配点云正则化提取建筑单体模型

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中文摘要：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.

作者：

李震、周亚平、高永红

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作者单位：

黄河勘测规划设计研究院有限公司河南郑州 450003

关键词：

密集匹配轮廓提取正则化三维模型

出版年：

2024

DOI：

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.10.002

信息技术与信息化

山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29

ISSN：1672-9528

年,卷(期)：2024.(10)