一种基于激光点云数据的房屋轮廓线提取方法_蔡湛

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1、第２９卷第５期地理与地理信息科学Ｖｏｌ．２９Ｎｏ．５２０１３年９月ＧｅｏｇｒａｐｈｙａｎｄＧｅｏ－ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅＳｅｐｔｅｍｂｅｒ２０１３ｄｏｉ：１０．７７０２／ｄｌｙｄｌｘｘｋｘ２０１３０５０４一种基于激光点云数据的房屋轮廓线提取方法蔡湛１，２，李如仁１，２，李新科３＊，吴华意３（１．辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院，辽宁阜新１２３０００；２．辽宁工程技术大学时空分析与建模研究中心，辽宁阜新１２３０００；３．武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉４３００７９）摘要：提出了一种基于激光点云数据提取房屋轮廓线的方法

2、。首先在屋顶激光点云数据中搜索平面距离最远的两个激光点，选择其一为起始点，根据相邻边缘点连线的一侧不存在激光点的原则，检测屋顶所有的边缘点；然后对边缘点分组，利用最小二乘直线拟合方法分别拟合各条轮廓线并进行规则化；最后，选择轮廓线最外侧的激光点，对各条轮廓线进行平移外扩，并通过相邻轮廓线相交确定屋顶角点的坐标。实验结果表明，与通常采用的对屋顶激光点云构建不规则三角网（ＴＩＮ）获取边缘点的方法相比，该算法运行效率明显提高，检测到的屋顶边缘点数量更多，获取的屋顶轮廓线精度更高。关键词：ＬｉＤＡＲ；房屋轮廓线；边缘点检测；轮廓线扩展中图分类号：ＴＰ７９

3、文献标识码：Ａ文章编号：１６７２－０５０４（２０１３）０５－００１７－０５线的自动提取，该方法构网和聚类分析导致计算量０引言激增，面相交获取线的方式也较为繁琐。基于以上数字地球和数字城市建设对城市三维模型提出分析，本文拟设计并实现一种直接从激光点云数据了巨大需求，其中，房屋几何模型是重要内容之一，中自动提取房屋轮廓线的方法。为了快速获取高质量的三维房屋模型，研究人员探［１－４］１原理与算法描述索了应用各种数据源提取房屋模型的方法。机载ＬｉＤＡＲ技术具有高精度、高效率等显著优势，即本算法综合考虑了多种房屋轮廓，包括简单规使对于屋顶有植被遮挡的情形，

4、也能够获取到屋顶则多边形、较规则的凹多边形以及不规则凹多边形［５］表面的数据，因此机载ＬｉＤＡＲ数据成为目前房屋等，其中，较规则的凹多边形屋顶较难确定屋顶主方轮廓线提取和房屋三维重建的重要数据源。目前，向，而不规则的凹多边形的某些边则不平行或垂直［１１］许多学者对利用ＬｉＤＡＲ数据进行房屋轮廓线提取于屋顶主方向。本算法主要包括边缘点检测、初进行了研究。文献［６］提出一种基于影像分割技术始角点搜索、房屋轮廓线拟合、规则化与扩展以及角的ＬｉＤＡＲ数据建筑物边缘提取方法。文献［７］采用点计算等步骤，如图１所示。组合ＤＳＭ和数字地面模型（ＤＴＭ）分割建筑

5、物并提取初始边缘线的方法。此类方法虽能借助成熟的图像处理方法进行建筑物轮廓线的提取，但重采样过程容易引入人为误差，且检测结果受采样尺寸、灰阶［８］值等因素影响较大。因此，一些学者研究直接基于ＬｉＤＡＲ点云进行建筑物边缘线自动提取的方法，如文献［９］利用点云滤波、带距离控制的卷包裹算法及复杂多边形的简化等算法对测区的机载ＬｉＤＡＲ数据进行处理，获取建筑物在不同高度时的外部轮图１从激光点云数据自动提取房屋轮廓线的算法流程Ｆｉｇ．１Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆａｕｔｏｍａｔｉｃｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆ廓多边形。该方法中距离控制较为重要

6、，运算效率ｂｕｉｌｄｉｎｇｏｕｔｌｉｎｅｆｒｏｍｌａｓｅｒｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ较低，且提取的建筑物轮廓精度不高。文献［１０］以１．１轮廓边缘点检测屋顶面与墙面的交线为房屋边界线进行建筑物轮廓目前大多数边缘点检测方法通过构建ＴＩＮ或收稿日期：２０１３－０２－２３；修回日期：２０１３－０４－０３基金项目：国家科技支撑计划项目（２０１３ＢＡＫ０６Ｂ００）作者简介：蔡湛（１９８９－），女，硕士研究生，研究方向为激光ＬｉＤＡＲ数据处理。＊通讯作者Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｘｉｎｋｅｗｈ＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍ第１８页地理与地理信息科学第２９卷Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网以描

7、述点间关系，根据三角网边缘对边缘点进行分组。角点搜索算法描述如下：依次边仅属于一个三角形的特点，先过滤得到边缘边再计算边缘点集合中每一点与其相邻两点连线的夹角［１１］依次提取边缘点。此类方法计算量非常大，而且θ（如图３所示，θ取值范围是０°～１８０°），如果当前点由于ＴＩＮ或Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网的凸壳性质，凹边形的非角点，则其夹角θ应接近或等于１８０°；如果当前点边缘上会存在狭长的三角形，遮盖了部分边缘点，对为房屋角点，则θ会明显小于某一角度阈值εθ；若所于边缘点的提取非常不利。求θ＜εθ；则认为该点为疑似角点。为避免构网所需的大计算量，本文直

8、接对原始点云数据进行搜索以确定边缘点。具体算法描述如下：１）读入原始屋顶激光点云数据，并将其投影至ＸＯＹ平面，在ＸＯＹ平面内计算每两点间