基于主动轮廓算法的建筑物顶面轮廓提取方法研究的开题报告1.研究背景和意义随着城市化进程的加速，建筑物的三维建模需求不断增加，建筑物的顶面轮廓是三维建模的重要信息之一。传统的建筑物顶面轮廓提取方法受限于数据质量和算法精度，难以应对建筑物形态复杂和遮挡等问题，因此需要开展基于主动轮廓算法的建筑物顶面轮廓提取方法的研究。2.研究现状目前，建筑物顶面轮廓提取方法主要包括基于阈值分割、基于边缘检测、基于局部特征和基于全局优化等。但这些方法都具有算法简单精度低或者需要配合其他算法使用的缺点。基于主动轮廓算法的建筑物顶面轮廓提取方法具有精度高、适用性强、可自适应调节的特点，因此受到研究者的广泛关注。3.研究内容本文旨在研究基于主动轮廓算法的建筑物顶面轮廓提取方法，具体内容包括以下几个方面：（1）建立建筑物的三维模型以及相关的数据预处理和清理。（2）设计主动轮廓算法，提取建筑物顶面轮廓信息。（3）根据提取的建筑物顶面轮廓信息进行建筑物三维建模。（4）分析不同参数对主动轮廓算法的影响，优化算法效果。（5）对比实验室测试提取建筑物顶面轮廓的效果并分析算法的优缺点。4.研究方法本文主要采用如下研究方法：（1）基于文献调研，研究现有的建筑物顶面轮廓提取算法，分析其优缺点。（2）实验室测试验证主动轮廓算法的效果，并根据实验结果进行优化和调整。（3）将提取的建筑物顶面轮廓信息应用到建筑物三维建模中，进行可视化展示。（4）对比实验室测试和文献调研结果，分析主动轮廓算法的优越性和缺陷。5.预期成果本研究预期可以获得如下成果：（1）基于主动轮廓算法的建筑物顶面轮廓提取方法，提高了建筑物三维建模精度和速度。（2）定量分析不同参数对主动轮廓算法的影响，提供算法优化的依据。（3）提取的建筑物顶面轮廓信息用于建筑物三维建模，展示了算法的实际应用。（4）分析主动轮廓算法的优劣，为后续建筑物顶面轮廓提取算法的研究提供参考。6.研究计划和进度安排本研究计划总共耗时12周，具体安排如下：（1）前两周：文献调研和算法设计。（2）中间六周：数据预处理、主动轮廓算法的实现和优化。（3）后四周：建筑物三维建模、实验验证和结果分析。7.参考文献[1]Fu,X.,Liu,H.,Zhang,Y.,&Deng,Y.(2018).Aroofsegmentationmethodforcomplicatedbuildingsbasedonstructurepredictionnetwork.InternationalJournalofGeographicalInformationScience,32(1),172-192.[2]Li,X.,Li,Y.,Li,W.,&Liu,H.(2017).Analysisofbuildingroofsymmetricalstructureandalgorithmforgeneratingbuildingmodels.InternationalJournalofDigitalEarth,10(8),877-890.[3]Wu,H.,Wu,Y.,&Zhang,Y.(2019).3Dbuildingmodelacquisitionusingmulti-featuredescriptorswithdifferentdatatypes.Computers,EnvironmentandUrbanSystems,76,1-12.[4]Yuan,X.,Liu,Y.,&Qu,W.(2016).AmethodforautomaticextractionofbuildingroofplanesfromLIDARpointclouds.InternationalJournalofGeographicalInformationScience,30(11),2214-2235.[5]Zhang,C.,Chen,J.,Zhao,H.,&Wang,Y.(2020).Efficientandrobust3Dbuildingreconstructionfromlow-qualitypointclouddata.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,161,217-229.