改进区域增长和RANSAC由粗到精的建筑物分割方法OA
Improved Region Growing and RANSAC from Coarse to Fine Building Segmentation Method
针对目前机载LiDAR建筑物屋顶面分割精度不高问题,提出了一种结合改进区域增长和RANSAC由粗到精的建筑物分割方法.该方法首先基于LRSCPK计算点云法向量,然后利用最小曲率区域增长算法进行屋顶面粗分割,最后利用RANSAC进行小平面的分割和屋顶面的优化.使用5栋不同复杂程度的建筑物数据验证本文方法,同时与其他两种算法进行比较,结果表明,所提出的方法能够有效地分割不同程度的复杂建筑物,且在小面积的屋顶面有着较好地分割效果.以屋顶面为评价单元计算…查看全部>>
刘建兴
江西省核工业地质调查院,330038,南昌
天文与地球科学
LRSCPK最小曲率区域增长RANSAC机载LiDAR
《江西科学》 2022 (5)
909-913,975,6
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