基于颜色空间的矿区地表彩色点云分类

论文摘要

矿区地表点云数据量大,地物比较丰富且地物间色彩差别明显,研究点云分类算法,对矿区点云数据的管理与分析有较强的支持作用。作者从点云数据的RGB颜色特征和HSV颜色特征两个方向入手分类矿区地表点云数据,选取各类地物的样本点,然后根据样本点计算的点云分类的颜色阈值,将观测的数据的颜色特征与样本所求的阈值进行比对分析,将属于同一类地物的彩色点云数据分离出来,实现彩色点云数据的分类。采用Riegl VZ-1000扫描仪采集矿区地表数据并采集照片,通过试验分析获得点云分类的完整率与正确率,证明了基于点云颜色特征分类点云数据方法的可行性、准确性以及高效性。为进一步的研究矿区的沉降监测及模型建立提供支持。

论文目录

• 1 点云数据预处理
• 2 RGB与HSV颜色空间转换与点云分类
•   2.1 RGB颜色空间
•   2.2 HSV颜色空间
•   2.3 RGB向H值的转换
•   2.4 点云的分类
• 3 应用案例与对比分析
•   3.1 试验区点云数据获取及预处理
•   3.2 样本点的选取与比对
•   3.3 分类效果分析
•     3.3.1 定性分析
•     3.3.2 定量分析
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 宋德云,蔡来良,谷淑丹

关键词: 地面激光扫描技术,点云分类

来源: 测绘通报 2019年S2期

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 自然地理学和测绘学,电信技术

单位: 河南理工大学测绘与国土信息工程学院

基金: 国家自然科学基金(41701597,41671507)

分类号: TN958.98;P225.2

DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0589

页码: 56-60

总页数: 5

文件大小: 2687K

下载量: 161