武汉理工大学资源与环境工程学院, 湖北 武汉 430079
为了快速有效地获取散乱点云中的边界特征点和边界线,提出了一种融合改进场力和判定准则的点云特征规则化算法。利用改进的k-d(k-dimensional)树搜索k邻域,以采样点及其k邻域为参考点集拟合微切平面并向该平面投影,在微切平面上建立局部坐标系以将三维坐标转化成二维坐标,利用场力和判定准则识别边界特征点;依据矢量偏转角度和距离对边界特征点进行排序连接;通过改进的三次B样条拟合算法对边界线进行平滑拟合。实验结果表明,该算法能够快速有效地提取边界特征点,且拟合后的边界线偏差量级为10
-5 m,具有较高的精度。
激光光学 激光扫描 特征提取 改进的三次B样条拟合 边界线
1 中国矿业大学 环境与测绘学院，徐州 221008
2 江苏省资源环境信息工程重点实验室，徐州 221008
为了提取出地面建筑物的特征点与特征线，采用平面拟合算法提取特征点的方法，对算法进行了理论分析和实验验证，得到了建筑物的特征点与特征线，并构建出该建筑物的边界线框图。结果表明，利用地面3维激光扫描技术，扫描得到建筑物的点云数据，并对点云数据进行处理，最终能够提取出建筑物的边界线。这对数字城市建设具有重大的意义。
激光技术 边界线提取 平面拟合 点云数据 laser technique boundary extraction plane-fitting point cloud data
