基于法向量球的室外场景三维点云数据的地面提取方法

摘要

本发明涉及一种三维点云数据的地面提取方法，一种基于法向量球的室外场景三维点云数据的地面提取方法，包括以下步骤：步骤1、获取室外场景的三维点云数据：步骤2、构建三维点云的邻域关系：步骤3、计算三维点云的协方差矩阵和法向量：步骤4、根据邻域形状对三维点云进行初步分类：步骤5、提取初步地面G_s：步骤6、提取最终地面G_e。本发明利用逐层提取的思想和法向量球的构建，从室外场景三维点云数据中准确完整地提取出了地面点云数据，有效地解决了由于室外场景复杂、地面零碎、起伏不定等因素而造成的地面提取不完整、不准确的问题，具有较好的地面提取效果。

主权项

一种基于法向量球的室外场景三维点云数据的地面提取方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、获取室外场景的三维点云数据：利用激光扫描测距仪，获取室外场景的三维点云数据；步骤2、构建三维点云的邻域关系：采用KD‑Tree算法构建全体点云的结构树，根据点云的坐标将全体点云划分到不同的空间区域，在邻域构建时即可利用空间地址信息实现邻近点的搜索，以快速构建给定点p＝(x，y，z)的邻域N＝{p_i＝(x_i，y_i，z_i)|1≤i≤k}，其中：p_i为邻点，i为邻点的序号，k为邻点的个数；步骤3、计算三维点云的协方差矩阵和法向量：选取三维点云中的任意一点为给定点p＝(x，y，z)，利用其邻域N＝{p_i＝(x_i，y_i，z_i)|1≤i≤k}，构建协方差矩阵M，求解协方差矩阵M的特征值λ₁、λ₂、λ₃和特征向量v₁、v₂、v₃，以及给定点p的法向量n；步骤4、根据邻域形状对三维点云进行初步分类：利用给定点p的协方差矩阵M的特征值λ₁、λ₂、λ₃之间的大小关系，来判断其邻域形状，并以此将三维点云分为三大类，即点性点集合C_p、线性点集合C_l和面性点集合C_s；步骤5、提取初步地面G_s：将所有面性点集合C_s的法向量映射到单位球上，以构建法向量球S，并利用Mean‑Shift聚类算法，在法向量球S上对所有面性点集合C_s的法向量的顶点进行聚类，将面性点集合C_s分为若干个平面区域F_j，并从中提取出初步地面G_s；步骤6、提取最终地面G_e：利用最小二乘平面拟合，构建地面区域的数学模型，并判断其它地面上的点，以提取最终完整的地面G_e。