本文關(guān)鍵詞：激光點(diǎn)云下的建筑物重建技術(shù)研究

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【摘要】：自從智慧城市的概念首次被提出以來,城市的三維重建引起了廣泛的關(guān)注。進(jìn)入21世紀(jì)以來,激光掃描技術(shù)得到顯著的提高,它能夠快速、準(zhǔn)確、大范圍地獲取城市場景的三維數(shù)據(jù),為城市的三維重建提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。作為城市場景的重要組成部分,人造建筑物的三維重建是當(dāng)前研究的熱點(diǎn),同時(shí)也面臨數(shù)據(jù)的后續(xù)處理等諸多困難。在大型的復(fù)雜建筑物重建方面,由于其結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性,若需真實(shí)、完整的重建出建筑物的三維模型,需要解決復(fù)雜細(xì)部結(jié)構(gòu)的模型重建等問題。針對建筑物三維重建面臨的挑戰(zhàn)以及當(dāng)前迫切的需求,本文的研究工作如下:1、對三維重建算法的研究現(xiàn)狀進(jìn)行深入的探討,重點(diǎn)分析了三種常用的基于激光點(diǎn)云的三維重建算法(即基于先驗(yàn)知識(shí)的三維重建算法、基于語法分割的三維重建算法和基于GlobFit的三維重建算法)的優(yōu)勢和不足,為本文后續(xù)的研究工作提供理論依據(jù)。2、針對地面激光掃描儀存在掃描死角,導(dǎo)致點(diǎn)云缺失、密度不均勻,使得建筑物立面難以完整分割等問題,現(xiàn)有的RANSAC(Random Sampling and Consensus)和多結(jié)構(gòu)(Multi-GS)等相關(guān)的算法,雖然在采樣策略方面有一定的優(yōu)勢,但是對于模型的選擇和后續(xù)模型優(yōu)化等方面仍存在不足。為此,本文提出了一種基于點(diǎn)密度的指導(dǎo)采樣方式,并對提取模型進(jìn)行再優(yōu)化的分割算法,即GSMOSAC(Global Sample and Model Optimize)。該算法通過改進(jìn)最小采樣集的選取方式,并對采樣模型進(jìn)行優(yōu)化處理,以提高獲取模型的可靠性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的算法比傳統(tǒng)的RANSAC、多結(jié)構(gòu)(Multi-GS)算法能夠獲得更好的分割效果。3、針對RANSAC、PEARL和GlobFit這三種算法在三維重建過程中存在閉合性、擴(kuò)展性和自動(dòng)化處理等方面的不足問題,提出了一種基于正則集的三維重建新算法。該算法擴(kuò)展性較好,而且能夠自動(dòng)地進(jìn)行幾何重建。通過對四組不同類型和規(guī)模的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,并與RANSAC、PEARL和GlobFit三種經(jīng)典算法相比,本文提出的基于正則集三維重建算法的重建效果較好,而且能夠較好地解決在建筑物幾何重建過程中普遍存在的閉合性問題。
【學(xué)位授予單位】：集美大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TU198;TP391.41

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