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基于机载LiDAR点云数据缺失区域边界提取方法

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。

著录项

  • 公开/公告号CN107993242A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-05-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 天津大学;

    申请/专利号CN201711341388.1

  • 申请日2017-12-14

  • 分类号

  • 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

  • 地址 300072 天津市南开区卫津路92号

  • 入库时间 2023-06-19 05:16:05

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-06-01

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/13 申请日:20171214

    实质审查的生效

  • 2018-05-04

    公开

    公开

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