基于点密度采样的建筑物点云立面分割方法

• 作者: 吴云东 康星火 蔡国榕 陈水利
• 来源期刊: 集美大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 激光雷达点云 GSMOSAC算法 立面分割 点密度
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 数理科学与信息工程
• 页码范围: 57-65
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4252字
• 语种: 中文

摘要

由于地面激光扫描仪扫描时常存在死角,导致点云缺失、 密度不均匀等问题,使得建筑物立面难以完整分割,为点云后续三维重建带来了很大的困难.提出了一种基于点密度的指导采样方式,并对提取的模型进行再优化的分割算法,即GSMOSAC(global sample and model optimize sampling and consensus)算法.该算法改进了最小采样集的选取方式,并对采样模型进行优化处理,以提高所提取模型的可靠性.针对三种不同类型的激光雷达点云数据的实验结果表明,该算法的分割效果比传统的RANSAC算法和多结构(Multi-GS)算法都更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈水利		62	510	12.0	21.0
5	吴云东		4	13	3.0	3.0
9	蔡国榕		5	26	3.0	5.0
13	康星火		1	2	1.0	1.0