针对复杂场景中提取的建筑物外轮廓锯齿状变形及精度不高等问题,提出了一种新的轮廓信息提取方法。在综合利用LiDAR数据及影像特征的基础上,建立轮廓线提取候选区,计算候选点的方向、梯度及高边点信息,引入基于活动轮廓的图割算法(graph...针对复杂场景中提取的建筑物外轮廓锯齿状变形及精度不高等问题,提出了一种新的轮廓信息提取方法。在综合利用LiDAR数据及影像特征的基础上,建立轮廓线提取候选区,计算候选点的方向、梯度及高边点信息,引入基于活动轮廓的图割算法(graph cuts based active contour model,GCBAC)构建并解算轮廓线能量函数,实现建筑物轮廓信息的精确提取。通过3个具体实例证明了该方法的有效性和可行性。展开更多
基金Acknowledgments： The authors thank for Prof. ZHANG Rong＇s valuable comments that improve the readability of this paper. This work was supported by the National Natural Science Foundation of China （No. 60672071）, the Ministry of Education （No. NCET-05-0534）, the Natural Science Foundation of Zhejiang （No. D 1080807）.
文摘针对复杂场景中提取的建筑物外轮廓锯齿状变形及精度不高等问题,提出了一种新的轮廓信息提取方法。在综合利用LiDAR数据及影像特征的基础上,建立轮廓线提取候选区,计算候选点的方向、梯度及高边点信息,引入基于活动轮廓的图割算法(graph cuts based active contour model,GCBAC)构建并解算轮廓线能量函数,实现建筑物轮廓信息的精确提取。通过3个具体实例证明了该方法的有效性和可行性。
