从车载激光扫描数据中提取复杂建筑物立面的方法

从车载激光扫描数据中提取复杂建筑物立面的方法摘要对于高精度数字建模，在复杂城市环境中，建筑物立面是数字化的关键环节。本文提出了一种从车载激光扫描数据中提取复杂建筑物立面的方法，该方法基于点云的分类与分

从车载激光扫描数据中提取复杂建筑物立面的方法 摘要 对于高精度数字建模，在复杂城市环境中，建筑物立面是数字化的 关键环节。本文提出了一种从车载激光扫描数据中提取复杂建筑物立面 的方法，该方法基于点云的分类与分割，通过自适应滤波进行去噪，应 用局部形态学算法进行点云分割和障碍物分离，最终实现了建筑立面的 提取与分割。 关键词：车载激光扫描；建筑物立面；点云分类；点云分割；自适 应滤波；局部形态学算法； 引言 车载激光扫描技术是近年来快速发展的新兴技术，它可以采集大量 的点云数据，并且可以获得高精度的三维空间信息，为数字化建模提供 了有效的数据基础。在复杂城市环境中，建筑物立面是数字化的重要部 分，因为它们通常是城市空间中最具特征性和可识别性的部分，因此在 数字化建模中具有重要的作用。然而，由于建筑立面具有复杂的几何学 特征和材质，因此从车载激光扫描数据中提取建筑立面仍然具有挑战 性。 本文提出了一种从车载激光扫描数据中提取复杂建筑物立面的方 法。该方法基于点云的分类与分割，通过自适应滤波进行去噪，应用局 部形态学算法进行点云分割和障碍物分离，最终实现了建筑立面的提取 与分割。 激光扫描数据的预处理 激光扫描数据中常常存在噪声和杂散点，因此需要对数据进行预处 理，以减少噪声和杂散点的影响。本方法通过自适应滤波对数据进行去 噪处理，滤波器具体应用的是VoxelGrid，它是一种三维点云数据降维方 法，其原理是将三维点云数据划分为等大的立方体，并在每个立方体中