机载激光雷达点云提取建筑屋顶边界：活动轮廓模型优化

"从机载激光雷达点云提取建筑物屋顶边界的活动轮廓模型改进方法" 本文探讨了在机载激光雷达（Light Detection and Ranging，LiDAR）点云数据中提取建筑物屋顶边界的一种改进的活动轮廓模型（Active Contour Model，ACM）。这种方法旨在提高建筑物边缘提取的精度和效率，尤其是在复杂的城市环境中。 传统的活动轮廓模型通常用于图像处理，通过迭代调整曲线以适应目标物体的边界。然而，当应用于点云数据时，由于点云的高维度和噪声特性，传统的ACM可能会遇到困难。文章作者孙颖、张新长和罗国玮针对这一问题提出了一种改进的ACM方法，专门针对机载LiDAR数据。 首先，他们对原始点云进行预处理，包括降噪、地面点去除和平滑滤波，以减少噪声影响并突出建筑物特征。接着，采用基于密度的聚类算法，如DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise），将点云分割为不同的区域，进一步识别出可能属于建筑物的部分。 然后，利用改进的ACM，该模型引入了局部几何信息和全局拓扑结构，以更准确地捕捉建筑物的边界。在迭代过程中，模型不仅考虑了点云数据的表面能量，还考虑了边缘点之间的连接性和连续性，确保了提取出的边界具有更好的连贯性和稳定性。此外，为了提高模型的适应性，动态调整了模型参数，使其能够适应不同形状和大小的建筑物。 最后，通过一系列实验，作者验证了改进ACM在提取建筑物屋顶边界方面的优越性。实验结果表明，该方法在保持边界精度的同时，提高了自动化程度，降低了人工干预的需求，对于大规模的城市LiDAR点云数据处理具有较高的实用价值。 这项研究为从机载LiDAR点云数据中自动提取建筑物边界提供了新的思路，对于城市规划、三维建模和地理信息系统等领域具有重要意义。通过优化活动轮廓模型，研究人员能够更有效地处理点云数据，从而提升城市环境的数字化和智能化水平。