基于机载LiDAR点云数据缺失区域边界提取方法

授权

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。

基本信息

专利标题：

基于机载LiDAR点云数据缺失区域边界提取方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN107993242A

申请号：

CN201711341388.1

公开（公告）日：

2018-05-04

申请日：

2017-12-14

授权号：

CN107993242B

授权日：

2022-06-03

发明人：

黄帅张广运黄景金张荣庭周祥周国清

申请人：

天津大学

申请人地址：

天津市南开区卫津路92号

代理机构：

天津市北洋有限责任专利代理事务所

代理人：

李林娟

优先权：

CN201711341388.1

主分类号：

G06T7/13

IPC分类号：

G06T7/13 G06T7/181