[发明专利]基于车载LiDAR点云数据的街景面片提取及优化方法

摘要

本发明公开了一种基于车载LiDAR点云数据的街景面片提取及优化方法，包括以下步骤LiDAR点云数据的面片提取，将LiDAR点云数据划分成若干个小立方体块，并将各个小立方体块拟合，得到符合预设要求的面片；对面片进行合并，合并后的面片进行面片增长，对增长后的面片再进行合并，最后对得到的面片进行几何纠正，并消除噪声面片。本发明实用性广，即使点云数据质量较差也能得到较好的结果。

主权项

一种基于车载LiDAR点云数据的街景面片提取及优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：LiDAR点云数据的面片提取，将LiDAR点云数据划分成若干个小立方体块，并将各个小立方体块拟合，得到符合预设要求的面片；步骤2：对步骤1中得到的面片进行合并，对每一个面片，构建邻接表，计算所有相邻面片法向量之间的夹角，若某相邻的面片P1和P2的夹角θ＜θth，则将其进行合并，得到新的面片P′，计算合并后面片的面精度的下降值，若符合事先给定的阈值范围，则得到新的面片P′，并更新邻接表；重复步骤2，直至没有可以再进行合并的面片；步骤3：对步骤2中合并后的面片进行面片增长，将步骤2中得到的面片视为种子面片，以最小单元为增长单元，26邻域进行增长；对增长后的面片再按照步骤2的方法进行合并，得到最后合并的面片；步骤4：对步骤3中得到的面片进行几何纠正，并消除噪声面片；步骤4中对面片进行几何纠正具体包括：根据面片包含的点，求得面片的最小包围矩形框的角点坐标；对交叉的最小包围矩形框，在交叉处对边界进行进一步的优化，具体为将所有矩形框投影到XOY平面上，在二维空间中，对每条线段两端进行扩展，扩展长度为l；判断扩展后的线段是否相交，若相交，则计算相交线段L1和L2对应的矩形框R1和R2在Z轴方向的距离h，公式如下：h＝(h1max‑h2max+h1min‑h2min)/2其中h1max，h1min和h2max，h2min分别为对应的矩形框R1和R2中四个角点中z坐标最大和最小值；若h小于给定的阈值hth，则求得相交点坐标，并执行下一步，否则，继续判断下一对相交线段；分别计算交点坐标到两条线段的端点的水平距离，记为d1begin，d1end和d2begin，d2end，并求得d1min＝min(d1begin，d1end)和d2min＝min(d2begin，d2end)分别判断d1min和d2min是否小于给定距离阈值dth，若小于，则结合交点坐标信息，切除交点到相应端点之间的矩形框。