[发明专利]基于机载LiDAR点云数据缺失区域边界提取方法有效
| 申请号： | 201711341388.1 | 申请日： | 2017-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN107993242B | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 黄帅;张广运;黄景金;张荣庭;周祥;周国清 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/13 | 分类号： | G06T7/13;G06T7/181 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机载LiDAR点云数据缺失区域边界提取方法，包括以下步骤：对原始机载LiDAR点云数据进行网格化处理，获取网格化后的带有缺失区域的矩阵，将矩阵定义为网格；采用种子方法对网格进行遍历，获取可以相互区分的缺失区域；对每一缺失区域进行外扩，获取包围缺失区域的网孔集合；采用Kd‑Tree的方法建立机载LiDAR点云数据之间的拓扑关系，获取待判断的k邻域点；通过待判断点及k邻域点的分布均匀性判断该点是否为边界特征点；采用最近点搜索方法对散乱边界特征点进行连接，获取机载LiDAR点云数据中缺失区域的有序边界特征点。本发明能够获得细节完整、且相互独立的机载LiDAR点云数据缺失区域边界。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机载 lidar 数据 缺失 区域 边界 提取 方法 | ||
【主权项】：
一种基于机载LiDAR点云数据缺失区域边界提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对原始机载LiDAR点云数据进行网格化处理，获取网格化后的带有缺失区域的矩阵，将矩阵定义为网格；采用种子方法对网格进行遍历，获取可以相互区分的缺失区域；对每一缺失区域进行外扩，获取包围缺失区域的网孔集合，统计网孔内的点云数据，作为该缺失区域的初始边界特征点集合；采用Kd‑Tree的方法建立机载LiDAR点云数据之间的拓扑关系，获取待判断的k邻域点；通过对初始边界特征点集合内的每一点及其k邻域点的分布均匀性判断该点是否为边界特征点；采用最近点搜索方法对散乱边界特征点进行连接，获取机载LiDAR点云数据中缺失区域的有序边界特征点。
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