在机载激光雷达扫描过程中,建筑物背面的地面边缘线常常被遮挡,无法获取精确的建筑物背面边缘点信息,在利用获得的激光点云进行三维重建时,使得创建数字表面模型(DSM)的精度较低。为消除背面边缘点缺失造成的DSM精度降低,提出了一种建筑物地面缺失边缘线的自动提取算法;通过提取建筑物侧面和地面局部点云的拟合趋势面,计算两相邻局部趋势面的交线,并补充缺失部分的边缘点数据;最后采用补充了边缘点的建筑物激光点云重建了建筑物的DSM,并对边缘点补充前后的DSM精度进行了对比仿真实验。仿真结果表明,通过提取和补充建筑物的边缘点可有效提高建筑物重建DSM的高程精度。

三维重构时，激光扫描安全锤的三维点云数据，x ，y， z三维坐标点

人工智能激光点云立面图的绘制

室内场景激光点云数据的三维建模，小论文，仅供下载，请勿传阅

基于激光点云的大型文物景观三维重建方法

采用Python语言编程实现，调用open3d第三方库实现

采用python语言编程实现，激光点云K邻域、球邻域和柱形邻域，三种领域的快速搜索，并附有实例

定义17种点云特征并进行提取，采用python代码进行实现

matlab2017a代码个人电脑隧道 该项目用于处理隧道的点位数据。 所有代码均已在MATLAB2017a中进行了测试。 该项目包括： 基于scanline方法从Pointcloud数据中提取路面 生成路面强度图像 提取道路边界 提取道路标记 getinnerrings 对线性标记，箭头标记和指南的道路标记进行分类 该程序由陈其超在同济大学攻读硕士学位期间撰写。 您可以重新分发或修改程序以用于非商业用途。 除非获得授权，否则禁止将该程序用于任何商业用途。 有关此项目的任何问题，请随时与我联系 邮件： 版权所有（C）2015-2018同济大学

一个免费的激光三维点云数据显示，处理，分析的格局英文版 （X64） 由于上传限制，这是第二个压缩包