1.2.3 点云数据的特征提取研究现状

从点云数据中提取几何要素，研究方法中有基于边的方法和基于表面的方法。基于边的方法是从点云数据中探测边界点，然后拟合到线。基于表面的方法是用局部表面属性作为一个相似性度量，合并空间上相近的以及有相似表面属性的点，这些表面包括平面以及曲面，如圆柱、球面、圆锥等，目前三维激光扫描软件采用的主要是基于表面的方法。

直接利用三维激光扫描数据实现目标三维重建的一种方法是提取目标物特征点，如边界点、转角点等，由特征点构建特征线和特征面，从而重建三维目标。对于特征提取的研究，国内外学者近年来研究建筑物的特征提取，建筑物主要是由光滑平面构成，转角基本为直角，立面垂直于地面，对于提取特征点、线、面，构造三维模型提供了条件。George Vosselman等人，对机载和地面三维激光扫描获取的点云数据做了大量的研究工作，尤其在城市三维景观建模中做了大量的研究，提出了建筑物几何要素如窗户、门、屋顶的提取方法，通过语义提取较高水平的要素，然后对激光扫描数据进行分割，以便属于同一平面的点聚集在一起。最后，把每一分割面跟不同建筑物要素的约束条件相比较确定这一面表示哪种要素，通过算法自动提取门、窗等要素。

2000年N·E·Pears对线段的三维激光扫描数据进行了分割表示并运用扩展卡尔曼滤波进行三维激光扫描数据的线特征提取。在工业逆向工程领域中，1999年Vincent Harry Chan应用视觉神经网络补充了图像分割方法，运用模糊逻辑算法迭代拟合了几何曲面数据，运用参数模型和拓扑信息建立CAD模型，并进一步运用前向反馈神经网络提取特征信息。2001年Jian Bing Huang在工业制造领域中研究高密集点云数据的特征提取、CAD模型的建立理论和方法。Jen Pang Peng根据三维投影方式研究了三维模型的特征提取过程。日本东京大学的Dinesh研究了直接从距离影像中提取相关几何特征（如道路、建筑物等）和纹理的相关算法及各种模板等。

国内，阳道善等人也提出了规则表面自动识别方法，该方法主要运用点云数据的二维密度特征分析进行数据处理。武汉大学李必军利用车载激光扫描数据进行了建筑物特征提取研究，提出了一套基于建筑物几何特征的信息挖掘方案，可以直接从激光扫描数据中提取建筑物的平面外轮廓信息。路兴昌等人应用平面分割和Hough变换对目标物识别并提取特征点、线、面，从而建立三维模型。