[发明专利]基于曲率从Lidar点云数据提取建筑物轮廓线的方法

权利要求书

1.一种基于曲率从Lidar点云数据提取建筑物轮廓线的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，对散乱分布的点云数据进行去噪处理，得到规则的点云数据；

S2，对所述规则的点云数据，通过设定容差e和阈值t，采用动态层法和局部重划法相结合的点云数据划分方法，对点云特征突变区部分网格进行动态调整，得到动态网格；

S3，将点云数据经过坐标转化法转换后，在每个网格内进行局部曲面拟合，求解点云法矢和曲率；

S4，以所述动态网格为基础，利用S3得到的法矢和曲率，根据曲率、法矢与曲面的关系，采用K-means方法，对点云数据进行区域分割，得到分割的点云数据块；

S5，采用八叉树的方法对所述点云数据块的边界点进行提取，利用DirectX绘制线性结构的函数，绘制边界线，完成点云数据的轮廓线提取。

2.根据权利要求1所述的基于曲率从Lidar点云数据提取建筑物轮廓线的方法，其特征在于，S2包括如下步骤：

S21，定义点(Xmax+e，Ymax+e，Zmax+e)和点(Xmin-e，Ymin-e，Zmin-e)为对角点,表面平行于坐标平面的空间六面体为点云空间包围盒，其中，Xmax，Ymax,Zmax,Xmin,Ymin,Zmin分别为点云数据中最大点与最小点的x、y、z坐标值，e为容差值；

S22，沿坐标轴X,Y,Z方向，按等间隔t，将所述点云空间包围盒划分成多个空间六面体网格则在所述点云空间包围盒内，沿X,Y,Z方向，以t为步长分段，得到在三个方向上划分的段数m,n,l，用如下公式表示为：

$\left\{\begin{array}{c}m=INT\left(\frac{(X\max +e)-(X\min -e)}{t}\right)+1\\ n=INT\left(\frac{(Y\max +e)-(Y\min -e)}{t}\right)+1\\ l=INT\left(\frac{(Z\max +e)-(Z\min -e)}{t}\right)+1\end{array}\right.,$

则，根据上式，可知

对于空间内任意一个点P，都会属于某一个位置的基本正方体(i,j,k)内，坐标(x_p,y_p,z_p)满足：

$\left\{\begin{array}{c}xp\∈(\left(X\min -e+i\×t\right),\left(X\min -e+\left(i+1\right)\×t\right))\\ yp\∈(\left(Y\min -e+j\×t\right),\left(Y\min -e+\left(j+1\right)\×t\right))\\ zp\∈(\left(Z\min -e+k\×t\right),\left(Z\min -e+\left(k+1\right)\×t\right))\end{array}\right.;$

S23，统计所述空间六面体网格内点云的个数并计算点云密度，并判断所述空间六面体网格是否为空，如果是，则删除。

S24，计算每一个网格的中心点O_i，并在网格的数据集中找到距离中心点O_i最近的点P_i；

S25，以所述P_i为基础，对网格内的数据分别在XYZ方向进行排序，根据数据的分布状况判断是否需要对网格进行调整，如果需要，则进行调整，否则，无需处理。