[发明专利]一种基于LiDAR点云和二维图像的古建筑可视化配色方法

权利要求书

1.一种基于LiDAR点云和二维图像的古建筑可视化配色方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取LiDAR的3D点云数据并进行半径滤波处理，提取得到建筑物三维点云数据A；

S2、将建筑物的三维点云数据A按照几何位置关系拆分成具有不同属性的类平面结构点云B；

S3、采集具有多种属性的类平面结构对应的正射照片，经过预处理得到平面点云数据C；

S4、基于最小二乘法完成平面点云数据C与类平面结构点云B的平面拟合工作，获得平面的法向量；

S5、根据平面的法向量将平面点云数据C与类平面结构点云B做法向量重叠计算并通过点云质心重叠，得到重叠点云数据D；

S6、基于k近邻分类算法对重叠点云数据D进行色彩交换处理，完成可视化配色改良工作。

2.根据权利要求1所述一种基于LiDAR点云和二维图像的古建筑可视化配色方法，其特征在于，所述获取LiDAR的3D点云数据并进行半径滤波处理，提取得到建筑物三维点云数据A这一步骤，其具体包括：

S11、获取LiDAR的3D点云数据并对3D点云数据进行网格化处理，得到网格点云；

S12、遍历所有网格点云，逐一使用半径滤波过滤数据，剔除在设置半径范围内点数少于阈值的离群点，提取得到建筑物的三维点云数据A。

3.根据权利要求2所述一种基于LiDAR点云和二维图像的古建筑可视化配色方法，其特征在于，所述将建筑物的三维点云数据A按照几何位置关系拆分成具有不同属性的类平面结构点云B这一步骤，其具体包括：

S121、基于CSF滤波算法对建筑物的三维点云数据A进行处理，提取建筑物地面；

S122、基于RANSAC算法对剩余的建筑物的三维点云数据进行处理，提取所有点数超过阈值的平面点云；

S123、基于最小二乘法将步骤S122获取的平面点云执行平面拟合操作，得到对应的法向量；

S123、根据对应的法向量对提取的平面点云分别标注属性，得到具有不同属性的类平面结构点云B。

4.根据权利要求3所述一种基于LiDAR点云和二维图像的古建筑可视化配色方法，其特征在于，所述基于RANSAC算法对剩余的建筑物的三维点云数据进行处理，提取所有点数超过阈值的平面点云这一步骤，其具体包括：

S1221、将剩余的建筑物的三维点云数据作为给定的数据集；

S1222、从给定的数据集中随机挑选预设数量的数据；

S1223、根据挑选得到的数据得到一个预设的平面模型；

S1224、根据预设规则以预设的平面模型为基准，将拟合方程作用于建筑物的三维点云数据，并区分模型的内点信息和外点信息；

S1225、判断到满足模型要求的点数大于预设阈值时，视为成功提取一个属性平面，并将除挑选外的剩余点作为给定数据集返回步骤S1222。

5.根据权利要求4所述一种基于LiDAR点云和二维图像的古建筑可视化配色方法，其特征在于，所述采集具有多种属性的类平面结构对应的正射照片，经过预处理得到平面点云数据C这一步骤，其具体包括：

S31、基于相机采集具有多种属性的照片，通过裁剪和旋转获取只存在单一属性物体的正射母本图像；

S32、根据相机参数设置像元的间距，以正射母本图像像元序列号乘以间距作为X、Y坐标值，Z轴数值默认为0，得到点云数据；

S33、将正射母本图像分解为m×n×3的矩阵，并结合点云数据得到转换后的点云矩阵；

S34、将转换后的点云矩阵与颜色信息结合，得到带有RGB色彩信息的、法向量竖直向上的平面点云数据C。