文献综述
摘要:
立面特征代表建筑表面的分段，可以作为建筑框架。从三维点云数据中提取立面特征是一种有效的三维建筑建模方法。在三维建模时嵌入特征线和特征点，利用提取的特征规划和约束表面重建的过程，可提高模型的精度、增加数据压缩比，利用简化后的点云进行构建可以大幅度提高模型处理速度。
关键字：建筑立面 简化 点云 特征提取
正文：
- 引言
随着城市规划、智慧城市建设、建筑信息建模(BIM)和数字中国的发展，对三维建筑模型的需求增加了。立面特征表示建筑表面的分割，例如窗户、门的边界和其他重要结构要素的边界，在现实三维建筑建模中起着不可或缺的重要作用。建筑立面特征为重建大规模几何模型提供了一种简洁、方便且经济的方法。基于三维点云数据的建筑物立面特征提取方法变得越来越重要。由于建筑物三维点云数据中包含大量如拐角、边界等有利用价值的相关信息，因此存在着可研究的问题。
- 研究现状
伴随着地球空间信息技术的快速发展和应用的日益深入，人们对数据的需求也逐渐升高，2D的数据已经不能满足大家日益增长的需求。另外，近些年计算机处理能力取得了飞速的发展，体系结构越来越完善，可以以较快的速率处理大量的和信息。因此，人们希望能够找到一种以较快的速率取得地球表面空间信息的方法。
城市地区的人口密度大，是生产生活的集中地区，城市空间数据的提取也就成为了空间信息处理的一项重要内容。现代的城市空间主要由各种各样的建筑构成，因此建筑物模型也就成为了城市的主要空间信息。此外，建筑物模型也是虚拟地球、数字城市的基本数据，而数字城市在城市交通管理、城市规划、无线通信等领域都有着极其广泛的应用，其经济及应用价值日益突出。因此，对城市地区的建筑物模型提取研究具有一定现实意义。
激光雷达技术能够快速、准确的取得地表信息，目前已成为实时获取城市数据信息的一种可靠技术。而轮廓提取是建筑物提取与模型重建的重要基础工作。从高分辨率影像中自动提取建筑物的研究已经开展多年，有通过提取矩形的角点来提取建筑物轮廓的，或者通过计算各直线相互关系的代价函数及其最小准则提取建筑物矩形轮廓等这些方法的要点在于:基于几何约束、或者基于某种规则、或者基于知识等优化轮廓线的提取。然而高分辨率影像包含着大量丰富信息，仅仅基于影像难以自动分离建筑物区域与非建筑物区域，道路边线、建筑物阴影等类似目标往往会对轮廓提取形成干扰，单纯基于影像要自动准确提取轮廓，技术难度很大。
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