針對(duì)面向?qū)ο簏c(diǎn)云分類中單一分割算法無(wú)法滿足復(fù)雜場(chǎng)景分割需求的問(wèn)題,該文提出了一種步進(jìn)式區(qū)域生長(zhǎng)的傾斜攝影測(cè)量點(diǎn)云分割算法。該算法首先進(jìn)行粗分割,獲取光滑分割面片,然后將點(diǎn)云豐富的紋理信息引入精細(xì)分割過(guò)程,最后,利用可見(jiàn)光波段差異植被指數(shù)(VDVI)約束下的連通成分分析合并分割面片,得到最終的分割結(jié)果,并在兩景具有較強(qiáng)代表性的城區(qū)場(chǎng)景下完成了傾斜攝影測(cè)量點(diǎn)云的分割分類實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該文算法分割的面片形態(tài)規(guī)則、數(shù)量較少,且分類精度高達(dá)96.45%、94.44%,相比于單點(diǎn)和傳統(tǒng)單一分割算法的分類結(jié)果更優(yōu),研究結(jié)果適用于復(fù)雜場(chǎng)景下傾斜攝影測(cè)量點(diǎn)云的分類。

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【文章目錄】：
0 引言
1 步進(jìn)式區(qū)域生長(zhǎng)算法
    1.1 粗分割
    1.2 精細(xì)分割
    1.3 VDVI約束下的連通性分析
    1.4 地面點(diǎn)分割
2 面向?qū)ο蟮狞c(diǎn)云分類
3 實(shí)驗(yàn)與分析
    3.1 測(cè)區(qū)數(shù)據(jù)
    3.2 粗分割結(jié)果
    3.3 精細(xì)分割結(jié)果
    3.4 分割面片合并結(jié)果
    3.5 地面點(diǎn)分割結(jié)果
    3.6 整體分割結(jié)果對(duì)比分析
4 分類結(jié)果對(duì)比分析
    4.1 定性分析
    4.2 定量分析
5 結(jié)束語(yǔ)



本文編號(hào)：3832037