【摘 要】
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建筑物轮廓线提取是三维城市重建的关键环节。传统Alpha-shapes轮廓线提取算法具有鲁棒性强且易于实现的优点，但所提取的轮廓线容易受噪声点的干扰，难以获得准确的轮廓边缘。针对该问题，提出了一种改进的Alpha-shapes轮廓线提取算法。首先，采用随机抽样一致性算法筛选由Alpha-shapes算法提取的初始轮廓点；然后，用道格拉斯普克算法确定关键轮廓点；最后，通过强制正交优化提取准确的轮廓线
【基金项目】
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中国博士后科学基金（2019M661858）； 国家自然科学基金（42161060,41801325）； 江西省自然科学基金（20192BAB217010）； 江西省教育厅科技项目（GJJ170449）； 江西省数字国土重点实验室开放基金（DLLJ
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建筑物轮廓线提取是三维城市重建的关键环节。传统Alpha-shapes轮廓线提取算法具有鲁棒性强且易于实现的优点，但所提取的轮廓线容易受噪声点的干扰，难以获得准确的轮廓边缘。针对该问题，提出了一种改进的Alpha-shapes轮廓线提取算法。首先，采用随机抽样一致性算法筛选由Alpha-shapes算法提取的初始轮廓点；然后，用道格拉斯普克算法确定关键轮廓点；最后，通过强制正交优化提取准确的轮廓线。用三组不同形状建筑物的点云进行实验，结果表明，本算法能获得更准确的建筑物边缘，有效克服了传统Alpha-shapes算法提取的轮廓边缘锯齿状现象，正确率、完整率、质量也均优于传统Alpha-shapes算法。
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