一种重建LiDAR原始点云建筑物轮廓线的方法

摘要

本发明提供了一种重建LiDAR原始点云建筑物轮廓线的方法，包括在LiDAR离散点云的基础上，按照Delaunay三角网的原则构建三角网格；将Delaunay三角网格在三维空间存在长边的三角形中高程值比较大的两个点提取出来，并将其以点对形式存储；然后将点对作为“数据链条节”，通过连接“数据链条节”构成环形数据链条，完成每个突起物边缘点的聚类；最后统计每个突起物点集内点的数量，筛除非建筑物边缘点集合；按照连接顺序将每个点逐次加入拟合数据中重新拟合，以新加入的点到前一步拟合直线的距离作为判断标准，最终将相邻拟合边的交点连接起来得到建筑物的轮廓线；本发明方法速度快、效率和准确度高，解决了LiDAR数据的离散性和非特征性以及轮廓线重建的规则性问题。

主权项

一种重建LiDAR原始点云建筑物轮廓线的方法，包括：步骤A：在LiDAR离散点云的基础上，按照Delaunay三角网的构建原则建立三角网格；步骤B：将在步骤A构建的三角网格中存在长边的三角形中高程值大的两个点提取出来，并将其以点对形式存储；然后将该点对作为数据链条节，根据数据链条节的连接关系形成数据链条节集合，完成每个突起物边缘点的聚类，形成突起物边缘点集合，最后统计每个突起物边缘点集合内点的数量，筛除非建筑物边缘点集合；步骤C：构建每个建筑物边缘点集的环形数据链条，按照环形数据链条顺序将点加入拟合数据集合，进行直线拟合，当新加入的点到当前拟合直线的距离小于设定的阈值，则将该点加入当前拟合数据集合，重新拟合当前直线；当新加入的点到当前拟合直线的距离大于设定的阈值，则将该点视作下一个边的起始点，以该点与环形数据链条顺序中的下一点拟合新的直线；求出相邻两条拟合直线的交点并顺次连接，最终得到建筑物的轮廓线。