[發明專利]一種基于圖割與后處理的建筑物激光腳點自動提取方法

在審

• 申請號: 202210014684.5
• 申請日: 2022-01-07
• 公開（公告）號: CN114463338A
• 公開（公告）日: 2022-05-10
• 發明（設計）人: 馬洪超;劉科;馬海池;元佳林;王曉晨
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 許蓮英

1.一種基于圖割與后處理的建筑物激光腳點自動提取方法，通過使用圖割算法與后處理方法來實現建筑物自動提取，其特征在于包括以下步驟：

步驟1：引入機載激光雷達點云數據；

步驟2：將機載激光雷達點云數據使用漸進三角網加密濾波算法進行濾波處理，獲取機載激光雷達點云數據中非地面點云以及機載激光雷達點云數據中地面點云；

步驟3：使用主成分分析法計算機載激光雷達點云數據中非地面點云的曲率特征以及法向量方差特征，使用邏輯函數對機載激光雷達點云數據中非地面點云的曲率特征以及法向量方差特征分別進行歸一化處理，得到機載激光雷達點云數據中非地面點云的歸一化曲率特征以及歸一化法向量方差特征；

步驟4，使用機載激光雷達點云數據中非地面點云的歸一化曲率特征以及歸一化法向量方差特征構建無向權重圖G{V,E}，V是無向權重圖中的節點，表示機載激光雷達點云數據中非地面點，E是無向權重圖中邊，連接機載激光雷達點云數據中相鄰兩個非地面點；根據機載激光雷達點云數據中非地面點云的歸一化曲率特征以及歸一化法向量方差特征使用數據懲罰函數計算無向權重圖中每個節點屬于建筑物與非建筑物的數據懲罰值，根據機載激光雷達點云數據中非地面點云的歸一化曲率特征、歸一化法向量方差特征以及點云的三維坐標使用平滑懲罰函數計算無向權重圖中相鄰節點之間的平滑懲罰值；根據最小割原理對機載激光雷達點云數據中非地面點云的歸一化曲率特征以及歸一化法向量方差特征構建的無向權重圖進行分割，得到機載激光雷達點云數據中初始的建筑物點云數據；

步驟5，使用歐氏距離計算方法計算機載激光雷達點云數據中初始的建筑物點云數據中每個建筑物點距離該點最近的機載激光雷達點云數據中地面點之間的歐氏距離，若歐氏距離小于距離閾值則將該點標記為建筑物，得到機載激光雷達點云數據中新的建筑物點云數據和機載激光雷達點云數據中新的地面點；以機載激光雷達點云數據中新的建筑物點云數據為種子點進行區域增長得到機載激光雷達點云數據中較新的建筑物點云數據和機載激光雷達點云數據中較新的非建筑物點云數據；對于機載激光雷達點云數據中較新的建筑物點云數據中每個點，從機載激光雷達點云數據中地面點搜索近鄰點并與機載激光雷達點云數據中較新的建筑物點云數據中點構造向量，使用向量間夾角計算方法計算每個構造的向量與豎直方向單位向量之間的夾角，并對夾角進行升序排序得到升序夾角，計算任意相鄰升序夾角之間的角度差得到最大角度差值；若最大角度差值大于閾值則標記該點為建筑物點，得到機載激光雷達點云數據中次新的建筑物點云數據和機載激光雷達點云數據中次新的非建筑物點云數據；對于機載激光雷達點云數據中次新的建筑物點云數據中每個點，從機載激光雷達點云數據中使用KDtree搜索近鄰點，若所有的近鄰點均屬于機載激光雷達點云數據中次新建筑物點，則標記該點為建筑物，得到最終機載激光雷達點云數據中所有的建筑物點。