本文内容来源于《测绘通报》2021年第3期，审图号：GS（2021）781号
建筑物立面分类与DIM点云滤波
崔颖, 黄鹤, 刘祥磊, 罗德安
北京建筑大学测绘与城市空间信息学院, 北京 102616
基金项目：国家自然科学基金面上项目（41871367）；国家重点研发计划（2017YFB0503702）引文格式：崔颖, 黄鹤, 刘祥磊, 等. 建筑物立面分类与DIM点云滤波[J]. 测绘通报, 2021(3): 55-59.DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2021.0078.阅读全文：http://tb.sinomaps.com/CN/10.13474/j.cnki.11-2246.2021.0078摘要 ：针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配（DIM）点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题，本文借鉴机器学习中样本学习的思想，对建筑物立面进行了分类并对DIM点云提出了相应的滤波方法，以达到去除DIM点云噪声和改善其TIN网格模型畸变的目的。其中，针对平面结构立面，采取先对点云样本进行学习计算构建数学立面模型所需参数，再对该立面模型设定阈值并对其点云进行滤波处理的方法；针对曲面结构立面，则结合DIM点云特性先将点云样本分类标记归为立面点与非立面点，再进行样本特征值学习，使用Logistic回归算法迭代计算求解最佳回归系数，从而构建滤波分类器的方法对立面点云进行滤波处理。试验结果表明，本文滤波处理方法能将立面DIM点云噪声有效识别并去除，而且使用该方法处理后所得点云构建的建筑物立面TIN网格模型精细化程度得到有效提高，模型质量得到明显改善。作者简介: 崔颖(1996—),女,硕士生,主要研究方向为点云数据处理及三维模型重建等。通信作者: 刘祥磊。E-mail:liuxianglei@bucea.edu.cn