Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2017, Vol. 29 Issue (4): 20-25    DOI: 10.6046/gtzyyg.2017.04.04
  技术方法 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
顾及建筑物屋顶结构的改进RANSAC点云分割算法
李云帆1, 谭德宝1, 刘瑞2,3, 邬建伟4,5
1.长江水利委员会长江科学院,武汉 430010;
2.哈尔滨工业大学深圳研究生院,深圳 518055;
3.深圳市房地产评估发展中心,深圳 518040;
4.城市空间信息工程北京市重点实验室,北京 100830;
5.武汉大学遥感信息工程学院,武汉 430029
An improved RANSAC algorithm for building point clouds segmentation in consideration of roof structure
LI Yunfan1, TAN Debao1, LIU Rui2,3, WU Jianwei4,5
1. Yangtze River Scientific Research Institute, Wuhan 430010, China;
2. Shenzhen Graduate School, Harbin Institute of Technology, Shenzhen 518055,China;
3. Center for Assessment and Development of Real Estate, Shenzhen 518040, China;
4. Beijing Key Laboratory of Urban Spatial Information Engineering, Beijing 100830, China;
5. School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430029, China
全文: PDF(3187 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

针对传统RANSAC点云分割算法在处理多层次、多面片的复杂建筑物中的困难,提出一种改进算法对建筑物点云进行分割和几何基元的提取。首先,结合基于坡度和高差的三角形区域生长方法,对复杂建筑物的不同结构层次进行分解,提高了随机采样时的有效模型命中率,并降低了错分现象; 然后,提出一种浮动一致集阈值的RANSAC算法,通过自动调整RANSAC算法中的关键参数,使算法能够适应不同尺度的几何基元。实验证明了该算法在复杂建筑物点云数据分割效果和运算效率上的有效性。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
周嘉源
施润和
关键词 GIOVANNIAOD大气颗粒物遥感    
Abstract

An improved RANSAC algorithm was proposed for point cloud segmentation and geometric primitives extraction of buildings with multiple facets and complex roof structures, including two innovations. Firstly, the “split-segment” strategy combined with regional growth concept is proposed to improve the segment result and efficiency of classic RANSAC algorithm; Secondly, an improved RANSAC algorithm with variant consensus set threshold is presented. By automatically adjusting the consensus set threshold value, geometric primitives with scale difference are likely to meet the validity test, thus avoiding the over-segmentation and under- segmentation problems of classic RANSAC algorithm with fixed consensus set threshold.

Key wordsGIOVANNI    AOD    atmospheric particles    remote sensing
收稿日期: 2016-05-18      出版日期: 2017-12-04
:  TP79  
基金资助:

中央级公益性科研院所基本科研业务费项目“车载激光雷达点云数据堤防地形三维重建研究”(编号: CKSF2014031/KJ)、城市空间信息工程北京市重点实验室经费资助项目(编号: 2015201)和国家自然科学基金项目(编号: 41771485)共同资助

作者简介: 李云帆(1984-),男,博士,主要从事机载、车载激光雷达数据处理方向的研究。Email: liyunfan0828@gmail.com。
引用本文:   
李云帆, 谭德宝, 刘瑞, 邬建伟. 顾及建筑物屋顶结构的改进RANSAC点云分割算法[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(4): 20-25.
LI Yunfan, TAN Debao, LIU Rui, WU Jianwei. An improved RANSAC algorithm for building point clouds segmentation in consideration of roof structure. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2017, 29(4): 20-25.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2017.04.04      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2017/V29/I4/20

[1] Sapkota P P.Segmentation of Coloured Point Cloud Data[D].Endchede,The Netherlands:International Institute for Geo-Information Science and Earth Observation,2008:67.
[2] Filin S,Pfeifer N.Segmentation of airborne laser scanning data using a slope adaptive neighborhood[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2006,60(2):71-80.
[3] 程 亮,龚健雅.LiDAR辅助下利用超高分辨率影像提取建筑物轮廓方法[J].测绘学报,2008,37(3):391-393.
Cheng L,Gong J Y.Building boundary extraction using very high resolution images and LiDAR[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2008,37(3):391-393.
[4] 黄先锋.利用机载LIDAR数据重建3D建筑物模型的关键技术研究[D].武汉:武汉大学,2006.
Huang X F.Research on 3D Building Model Extraction from Airborne LIDAR Data[D].Wuhan:Wuhan University,2006.
[5] 张小红,耿江辉.用不变矩从机载激光扫描测高点云数据中重建规则房屋[J].武汉大学学报(信息科学版),2006,31(2):168-171.
Zhang X H,Geng J H.Building reconstruction from airborne laser altimetry points cloud data set based on invariant moments[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2006,31(2):168-171.
[6] Awwad T M,Zhu Q,Du Z Q,et al.An improved segmentation approach for planar surfaces from unstructured 3D point clouds[J].The Photogrammetric Record,2010,25(129):5-23.
[7] Boulaassal H,Landes T,Grussenmeyer P,et al.Automatic segmentation of building facades using terrestrial laser data[C]//ISPRS workshop on laser scanning and silvilaser.Espoo,Finland:ISPRS,2007:65-70.
[8] Besl P J,Jain R C.Segmentation through variable-order surface fitting[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1988,10(2):167-192.a
[9] Vosselman G,Gorte B G H,Sithole G,et al.Recognising structure in laser scanner point clouds[J].International Archives of Photogrammetry,Remote Sensing and Spatial Information Sciences,2004,46(8):33-38.
[10] Biosca J,Lerma J L.Unsupervised robust planar segmentation of terrestrial laser scanner point clouds based on fuzzy clustering methods[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2008,63(1):84-98.
[11] Gorte B.Segmentation of TIN-structured surface models[C]//Proceedings Joint International Symposium on Geospatial Theory Processing and Application.Ottawa,Canada:ISPRS,2002:465-469.
[12] Tóvári D,Pfeifer N.Segmentation based robust interpolation-a new approach to laser data filtering[C]//ISPRS WG III/3,III/4,V/3 Workshop “Laser scanning 2005”.Enschede,the Netherlands:ISPRS,2005:79-84.
[13] Rabbani T,Van den Heuvel F,Vosselman G.Segmentation of point clouds using smoothness constraint[C]//ISPRS Commission V Symposium “Image Engineering and Vision Metrology”.Dresden,German:ISPRS,2006:248-253.
[14] Pu S,Vosselman G.Automatic extraction of building features from terrestrial laser scanning[C]//ISPRS Commission V Symposium “Image Engineering and Vision Metrology”,Dresden,German:ISPRS,2006:25-27.
[15] Filin S.Surface clustering from airborne laser scanning data[C]//ISPRS Commission III Symposium “Photogrammetric Computer Vision”.Graz,Austria:ISPRS,2002:119-124.
[16] Hofmann A D,Maas H G,Streilein A.Derivation of roof types by cluster analysis in parameter spaces of airborne laserscanner point clouds[C]//IAPRS International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing and Spatial Information Sciences.Dresden,Germany:IAPRS,2003,34:112-117.
[17] Hough P V C.Method and Means for Recognizing Complex Patterns:U.S.,Patent 3.069.654[P].1962-12-18.
[18] Fischler M A,Bolles R C.Random sample consensus:A paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography[J].Communications of the ACM,1981,24(6):381-395.
[19] Tarsha-Kurdi F,Landes T,Grussenmeyer P.Hough-transform and extended ransac algorithms for automatic detection of 3D building roof planes from lidar data[C]//ISPRS Workshop on Laser Scanning and SilviLaser.Espoo,Finland:ISPRS,2007:407-412.
[20] Schnabel R,Wahl R,Klein R.Efficient RANSAC for point-cloud shape detection[J].Computer Graphics Forum,2007,26(2):214-226.

[1] 刘文, 王猛, 宋班, 余天彬, 黄细超, 江煜, 孙渝江. 基于光学遥感技术的冰崩隐患遥感调查及链式结构研究——以西藏自治区藏东南地区为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 265-276.
[2] 王茜, 任广利. 高光谱遥感异常信息在阿尔金索拉克地区铜金矿找矿工作中的应用[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 277-285.
[3] 吕品, 熊丽媛, 徐争强, 周学铖. 基于FME的矿山遥感监测矢量数据图属一致性检查方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 293-298.
[4] 张大明, 张学勇, 李璐, 刘华勇. 一种超像素上Parzen窗密度估计的遥感图像分割方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 53-60.
[5] 薛白, 王懿哲, 刘书含, 岳明宇, 王艺颖, 赵世湖. 基于孪生注意力网络的高分辨率遥感影像变化检测[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 61-66.
[6] 宋仁波, 朱瑜馨, 郭仁杰, 赵鹏飞, 赵珂馨, 朱洁, 陈颖. 基于多源数据集成的城市建筑物三维建模方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 93-105.
[7] 李伟光, 侯美亭. 植被遥感时间序列数据重建方法简述及示例分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 1-9.
[8] 丁波, 李伟, 胡克. 基于同期光学与微波遥感的茅尾海及其入海口水体悬浮物反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 10-17.
[9] 高琪, 王玉珍, 冯春晖, 马自强, 柳维扬, 彭杰, 季彦桢. 基于改进型光谱指数的荒漠土壤水分遥感反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 142-150.
[10] 张秦瑞, 赵良军, 林国军, 万虹麟. 改进遥感生态指数的宜宾市三江汇合区生态环境评价[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 230-237.
[11] 贺鹏, 童立强, 郭兆成, 涂杰楠, 王根厚. 基于地形起伏度的冰湖溃决隐患研究——以希夏邦马峰东部为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 257-264.
[12] 于新莉, 宋妍, 杨淼, 黄磊, 张艳杰. 结合空间约束的卷积神经网络多模型多尺度船企场景识别[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 72-81.
[13] 李轶鲲, 杨洋, 杨树文, 王子浩. 耦合模糊C均值聚类和贝叶斯网络的遥感影像后验概率空间变化向量分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 82-88.
[14] 艾璐, 孙淑怡, 李书光, 马红章. 光学与SAR遥感协同反演土壤水分研究进展[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 10-18.
[15] 李特雅, 宋妍, 于新莉, 周圆锈. 卫星热红外温度反演钢铁企业炼钢月产量估算模型[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 121-129.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发