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区域生长滤波算法在机载LiDAR数据城市建筑物提取中的应用
摘要
机载LiDAR在城市建筑物提取中具有广泛的应用前景。其中，区域生长滤波算法是一种有效的建筑物提取方法，该算法结合了高程和颜色信息，能够较好地消除地面和树木对建筑物的遮挡影响。本文以机载LiDAR数据城市建筑物提取为研究对象，详细介绍了区域生长滤波算法的原理、流程和优点，并通过实验验证了其在提取建筑物方面的效果与优越性。
关键词：机载LiDAR，建筑物提取，区域生长滤波，高程信息，颜色信息
一、引言
近年来，随着城市化进程的加速和高精度测绘技术的不断发展，机载激光雷达（LiDAR）作为一种获取三维空间信息的重要手段正在被广泛应用。机载LiDAR数据具有空间分辨率高、精度高、覆盖面广等优点，因此在城市规划、环境监测、地理信息系统等领域中发挥着重要作用。其中，在机载LiDAR数据中提取城市建筑物的准确三维信息是该技术的重要应用之一。
建筑物提取方法通常分为基于点云分类和分割的方法。点云分类方法根据单个点或点集的特定属性（如强度、反射率、点密度等）将点云分成不同类别，再根据类别高度等信息提取建筑物。分割方法则是将点云分成具有相似表面特征的区域，即将一个点集划分成一个或多个区域集合，并通过判定区域形状和特征，提取其中的建筑物。
本文重点介绍区域生长滤波算法这一分割方法中的一种。该算法根据相邻像元之间的相似性和连通性，进行相邻像元分类并合并，最终获取建筑物信息。与其他建筑物提取方法不同的是，该算法结合了高程和颜色信息，能够进一步消除地面和树木对建筑物提取的影响，且其计算速度较快，具有一定的应用潜力。
二、区域生长滤波算法原理
区域生长滤波算法要求图像像元之间具有相似性和连通性，能够根据该要求将图像分成若干类来进行判断。该算法按像元相似性和像元连通性两方面进行分类，然后将处于同一类别的像元归于一个区域，最终把所有的区域集合提取出来。
（1）像素相似性判断
区域生长滤波算法中的相似性判断是通过比较像素之间的差异程度来实现。以RGB（Red,Green,Blue）颜色空间为例，像素间的相似性可以通过计算RGB的欧氏距离来衡量。具体而言，给定一幅二维图像I，分别用（x，y）和(x'，y')表示其像素点，可以通过计算以下公式来判断其相似性：
$dis(I(x,y),I(x',y'))=||I(x,y)-I(x',y')||_2$(1)
（2）像素连通性判断
区域生长滤波算法中的像素连通性用于确定分割的区域，判断像素是否能够合并为一个区域。对于像素点P，邻域定义为由其周围的像素点所组成的一片图像区域。当像素点P和其邻域中的像素相似时，P与邻域中的像素具有连接性，组成一个区域。以8邻域为例，当像素点P与其周围8个像素具有连通性时，P与其周围8个像素点组成的9个像素点被归为一个区域。
三、区域生长滤波算法流程
区域生长滤波算法流程如下：
（1）设置以下参数：起始像素种子、邻域半径和像素阈值。其中，起始像素种子可以随意选取，邻域半径表示种子像素周围像素的搜索半径，像素阈值是比较试错的参数。
（2）以像素种子为起点，选取所有在邻域内且与该种子像素相似的像素点，将这些像素点的灰度值设置为该像素点。
（3）重复执行步骤（2），直到搜索到的像素点种子与上一轮相同。
（4）将图像所有点都扫描一遍，完成区域生长判断，并将同一区域的像素点灰度值设置为相同值。
此外，还可以采用查找表法来加快命令造数据。
错误算法是在并行构建时将存在误差的图形构建为相互交错的网格，在此过程中，可能会出现网格尺寸不匹配等问题，对建筑物提取造成较大影响。
四、区域生长滤波算法优点
区域生长滤波算法利用高程和颜色信息相结合，能够较好地消除地面和树木对建筑物的遮挡影响。该算法能够更好地处理建筑物波浪状的屋顶和建筑物之间的空隙，精度比传统的基于点云分类方法更高。此外，区域生长滤波算法计算速度较快，能够较快地处理大型点云，适用于大规模城市建筑物提取。
五、实验结果
本文在城市建筑物数据集上，对RGB颜色与相邻像素高度之间的关系进行了实验验证。结果显示，该方法能够消除地面和树木对建筑物提取的影响，并能够较好地提取建筑物外框和边缘信息。
六、结论
本文介绍了区域生长滤波算法在机载LiDAR数据城市建筑物提取中的应用。该算法利用高程和颜色信息相结合，能够较好地消除地面和树木对建筑物的遮挡影响，提取建筑物的精度较高。此外，该算法计算速度较快，能够较快地处理大型点云，适用于大规模城市建筑物提取。