基于点密度采样的建筑物点云立面分割方法

由于地面激光扫描仪扫描时常存在死角,导致点云缺失、密度不均匀等问题,使得建筑物立面难以完整分割,为点云后续三维重建带来了很大的困难。提出了一种基于点密度的指导采样方式,并对提取的模型进行再优化的分割算法,即GSMOSAC(global sample and model optimize sampling and consensus)算法。该算法改进了最小采样集的选取方式,并对采样模型进行优化处理,以提高所提取模型的可靠性。针对三种不同类型的激光雷达点云数据的实验结果表明,该算法的分割效果比传统的RANSAC算法和多结构(Multi-GS)算法都更好。