基于AlphaShapes算法的LIDAR数据建筑物轮廓线提取.docx

毕业设计（论文）

PAGE

1-

毕业设计（论文）报告

题目：

基于AlphaShapes算法的LIDAR数据建筑物轮廓线提取

学号：

姓名：

学院：

专业：

指导教师：

起止日期：

基于AlphaShapes算法的LIDAR数据建筑物轮廓线提取

摘要：本文针对LIDAR数据中建筑物轮廓线的提取问题，提出了一种基于AlphaShapes算法的建筑物轮廓线提取方法。该方法通过将LIDAR点云数据转化为AlphaShapes模型，然后通过优化Alpha参数来提取建筑物轮廓线。实验结果表明，该方法能够有效地提取出建筑物轮廓线，具有较高的准确性和鲁棒性。此外，本文还对提取到的轮廓线进行了后续处理，如去噪、平滑等，以进一步提高轮廓线的质量。关键词：LIDAR；AlphaShapes；建筑物轮廓线；提取；优化。

前言：随着遥感技术的发展，LIDAR技术在地理信息系统、城市规划、灾害监测等领域得到了广泛应用。在LIDAR数据中，建筑物轮廓线的提取对于后续的数据处理和应用具有重要意义。传统的建筑物轮廓线提取方法主要依赖于规则化算法或基于阈值的方法，但这些方法往往存在误检和漏检的问题。近年来，基于形状描述符的方法在建筑物轮廓线提取领域取得了较好的效果，但形状描述符的选择和参数优化对提取结果有很大影响。AlphaShapes算法作为一种形状描述符，具有较好的形状保真度，但其在LIDAR数据中的应用还相对较少。本文旨在研究基于AlphaShapes算法的LIDAR数据建筑物轮廓线提取方法，并通过实验验证其有效性。

一、1.AlphaShapes算法概述

1.1AlphaShapes算法原理

AlphaShapes算法是一种基于形状描述符的几何建模方法，它通过将点云数据转化为连续的形状模型来描述物体的几何特征。该算法的核心思想是将离散的点云数据视为一系列的边界，并通过对这些边界进行优化来获得一个能够最好地描述这些数据的形状。在AlphaShapes算法中，形状的连续性是通过引入一个称为Alpha的参数来控制的。Alpha参数的取值范围从0到1，它决定了形状的平滑程度和复杂度。

具体来说，AlphaShapes算法首先将点云数据中的点按照其邻近性进行分组，形成一系列的边界。这些边界可以是凸的也可以是凹的，它们代表了点云中不同区域的特征。然后，算法通过迭代优化这些边界，使得形状能够更好地拟合原始点云数据。在优化过程中，Alpha参数起到了关键作用。当Alpha接近0时，形状会变得非常平滑，但可能会丢失一些细节；而当Alpha接近1时，形状会变得较为复杂，能够捕捉到更多的局部特征。

以一个简单的案例来说明AlphaShapes算法的应用。假设我们有一组LIDAR扫描得到的建筑物点云数据。通过AlphaShapes算法，我们可以将这些点云数据转化为一个连续的形状模型。在这个过程中，我们首先根据点云的密度和分布情况确定Alpha参数的初始值。然后，通过迭代优化边界，我们得到了一个能够较好地描述建筑物几何特征的形状。这个形状不仅能够反映出建筑物的整体轮廓，还能够捕捉到一些细节，如窗户、门等。

在实际应用中，AlphaShapes算法已经成功应用于多个领域，如计算机视觉、医学图像处理和地理信息系统等。例如，在计算机视觉领域，AlphaShapes算法被用于从图像中提取物体的轮廓和形状；在医学图像处理中，该算法可以用于从医学图像中提取病变区域的轮廓；在地理信息系统领域，AlphaShapes算法可以用于从LIDAR数据中提取建筑物、道路等地理要素的轮廓。这些应用都表明，AlphaShapes算法在形状描述和建模方面具有广泛的应用前景。

1.2AlphaShapes算法步骤

(1)AlphaShapes算法的步骤开始于对点云数据的预处理。这一步通常包括去除噪声、平滑处理以及分割点云为不同的区域。预处理后的数据将被用于构建边界，这些边界由点云中的点根据其邻近性连接而成。这个过程涉及确定每个点的邻居，并基于一定规则构建连接，从而形成初步的形状。

(2)接下来是形状优化的阶段。在这个阶段，算法会根据Alpha参数对形状进行迭代优化。Alpha参数决定了形状的平滑度和细节程度。优化过程包括调整形状的边界，使得形状与原始点云数据更加吻合。这一步需要计算每个边界点的贡献度，并据此更新边界位置，直到形状达到稳定状态。

(3)在形状优化完成后，算法将进行后处理，包括去除孤立的点、合并相邻的形状以及平滑形状边界。这一步骤对于提高形状的质量和实用性至关重要。后处理结束后，得到的形状模型可以用于进一步的分析，如分类、识别或者特征提取。最终，AlphaShapes算法输出的形状描述符可以用于描述点云数据中物体的几何特性，为后续