基于激光點云數(shù)據(jù)的房屋輪廓線提取方法

解霜

（西安市房產(chǎn)測量事務(wù)所有限公司，陜西 西安 710002）

0 引言

作為城市三維建模中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，建筑輪廓線的提取速度和精確度的提高，對于智慧型城市的建設(shè)意義重大，研究建筑輪廓線的提取方法成為當(dāng)務(wù)之急。目前，工作人員積極應(yīng)用機載LiDAR 點云數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)等方法，但在應(yīng)用遙感影技術(shù)提取建筑物輪廓線時，時常受到地面物體因素影響，降低其數(shù)據(jù)提取效率。因此，工作人員要利用遙感影像數(shù)據(jù)和機載LiDAR 點云數(shù)據(jù)，實時提取建筑物輪廓線的數(shù)據(jù)信息，能有效收集各種數(shù)據(jù)資源，全部提升提取效果，但因采集數(shù)據(jù)量過于龐大，無形中增加數(shù)據(jù)處理的難度系數(shù)，提高工作人員工作負擔(dān)，很多研究人員對其的研究程度有待提升。

針對該種情況，工作人員要應(yīng)用高偏差平衡濾波法提取建筑物輪廓，但值得注意的是，該種方法很難確定窗口大小和種子點數(shù)，要工作人員進行反復(fù)驗證，操作難度系數(shù)較高。要通過RANSAC 算法建設(shè)建筑物平面模型，提取建筑物輪廓，這種方法適用性較低，在應(yīng)用中要驗證各種信息數(shù)據(jù)?；诖耍疚氖且约す恻c云數(shù)據(jù)為前提，創(chuàng)設(shè)新型房屋輪廓線提取方法，全面搜索平面距離最遠的兩個激光點，以其中一個激光點為起始點，檢測屋頂邊緣點數(shù)據(jù)，采用最小二乘直線擬合方法，真實模擬各種輪廓線，加強分組邊緣點的合理性；通過計算車頂角點坐標，選擇最外側(cè)輪廓線的激光點，平移輪廓線交叉相鄰的輪廓線。實驗結(jié)果顯示，通過檢測更多屋頂邊緣點的數(shù)量，這種算法可以明顯提高操作效率，提升建筑物頂部輪廓線的精確度[1]。

1 建筑物輪廓提取技術(shù)

1.1 地面點濾波

點云濾波主要作用是篩選非地面激光點和地面激光點。在使用漸進形態(tài)學(xué)點云濾波方法時，要檢測出環(huán)境中全部非圓形物體，全程采用開操作運算。該點云濾波算法能持續(xù)執(zhí)行工作任務(wù)，提高濾波窗口大小操作的科學(xué)性，在原始點云數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上標注出突出地面的目標點云。對于高地勢頂面移除難度系數(shù)較高的難題，場景中的建筑體現(xiàn)為最外側(cè)的高程凸起。在開通運營前，需要增加一個門檻較高的限制條件。

式中：起重Hpt——高差閾值；Hp——濾波前點位的高程；H′p——濾波后點位高程，有利于準確判斷濾波前后高程差異值。如果差異值超過高差閾值，即ΔHp＞Hpt時，其屬于非地面點云；如果差值低于高差閾值，即ΔHp≤Hpt時，則是地面點云。

1.2 建筑物點云提取

通過采用漸進式的學(xué)點云濾波法來進行濾波操作，可以將非地面的點和地面的點提取到點云數(shù)據(jù)中。而想要得到完整的建筑物輪廓點云數(shù)據(jù)，要科學(xué)分類非地面點云數(shù)據(jù)，HOUGH 變換能收集特征邊界中的空隙，避免它被圖像雜訊因素影響。隨著空間三維信息技術(shù)快速發(fā)展，進一步優(yōu)化HOUGH 變換功能，從既有二維向三維方向發(fā)展，但需要耗費大量的計算資源和時間，因為傳統(tǒng)的三維HOUNGH 變換的提取效率太低。因此，本文優(yōu)化Houngj 變換，能提高工作人員建筑平面輪廓提取效率。同時，在非地面點云數(shù)據(jù)中，樹木和建筑點云特征相似程度最高，所以如何區(qū)分建筑物點云和樹木點云之間的差異性，是提取建筑物點云的關(guān)鍵點。在檢測非地面點云數(shù)據(jù)的平面區(qū)域后，要保證建筑物頂部的激光點均處于相同平面上，其頂部點云高程變化幅度較大的高大樹木，應(yīng)采用面積閾值的方法，將建筑物的激光點云與樹木的激光點云進行準確區(qū)隔[2]。

1.3 提取建筑物輪廓

放樣是在很多個橫截面間建立三維實體，由于放樣橫截面形狀趨于多樣化，如非平面、者平面等形狀，有利于放樣操作制作運行渠道，加強工作人員放樣形狀控制能力。但值得注意的是，放樣路徑要將首個橫截面平面為起點，直到最后橫截面所在平面。在計算橫截面頂點數(shù)據(jù)后，要根據(jù)要求存儲上述數(shù)據(jù)，相鄰橫截面的對應(yīng)頂點相互結(jié)合，形成一個小平面，整個平面利用圓形進行填充。在整個放樣過程中是以圓形為基礎(chǔ)，來建立建筑物表面，無數(shù)個圓形相互連接形成圓柱體，隨著圓形數(shù)量不斷增加，最終成為圓柱面[3]。在提取建筑物輪廓時，最常用邊緣點檢測算法，通過設(shè)置固定半徑的圓繞點云進行移動，形成完整的建筑物輪廓，該種算法被廣泛應(yīng)用到醫(yī)學(xué)圖像、網(wǎng)絡(luò)生產(chǎn)等方面。圖1 為建筑物輪廓點提取，通過分析圖1 內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)其是將算法應(yīng)用到建筑物輪廓提取方面，固定半徑是通過三維Hough 變換取得，是不同點位間距的2～3 倍。

本文利用α-shape 提取建筑物輪廓，提取流程如下。

（1）采用二維平面投影全部建筑物點云，在點云中選擇任意一點P1，圓半徑為2α，P1 點平面坐標設(shè)置為中心點，向周圍進行點云搜索。同時，將所有搜索的點云相互結(jié)合，組成信息點集S1，在點集S1 中選擇任意點P2，計算P1 點到P2 點的圓心坐標P0。

（2）計算點集S1 中全部點位距離圓心P0 點的數(shù)據(jù)，如果點集中所有點位到P0 點數(shù)據(jù)低于α，則自動跳過到步驟3；如果點集中所有點到P0 距離均超過α，則將P2 和P1 點作為輪廓點，接下來進行步驟4。

（3）重復(fù)開展步驟1 和步驟2，準確判斷點集S1 中全部點位。

（4）如果工作人員將所有點集S1 中點位判斷完成，要繼續(xù)重復(fù)步驟1 至步驟3，一直全部點位全部判斷后，才能結(jié)束計算。

1.4 規(guī)則化輪廓線

由于建筑物相鄰的邊緣線是互相垂直的關(guān)系，因此，使用本計算方法得到不規(guī)則建筑物輪廓線數(shù)據(jù)，因此，提取輪廓線后，將提取的輪廓線轉(zhuǎn)換成平行的關(guān)系，就需要使用規(guī)則化的方法。因此，本文采用線段加權(quán)的方式，對建筑物的邊緣線進行規(guī)則化處理，將抽取出來的輪廓線分成正向和反向兩個方向，確保兩個方向都是縱向的。計算出加權(quán)平均方向，將不同線段長度作為權(quán)數(shù)。假設(shè)正方向上存在：

式中：D——加權(quán)平均負方向；li——第i 個正方向輪廓線長度；di——第i 個正方向輪廓線方向；L——正方向輪廓長度。

工作人員要將建筑物輪廓最長邊作為最初正方向，且將其編號為1，其他輪廓線根據(jù)順時針方向進行編號；定義數(shù)字是偶數(shù)和奇數(shù)分別代表輪廓線是正方向。對兩個方向的數(shù)據(jù)進行科學(xué)調(diào)整，在計算正負加權(quán)平均方向后，確保自己的數(shù)據(jù)符合兩個方向的垂直角度要求。等到垂直修改完成后，要將模擬輪廓線沿著中心進行旋轉(zhuǎn)，轉(zhuǎn)到指定位置[4]。

2 實驗分析

2.1 試驗過程

為了檢驗本文建筑物輪廓提取方法的實用性，注重分析衡陽市某區(qū)域機載激光點云數(shù)據(jù)，采用M600Pro+Rigel 激光掃描系統(tǒng)，將其和無人機相互配合，幫助其收集試驗數(shù)據(jù)。目前，試驗區(qū)域涉及范圍較廣，如建筑物、道路、高植被、低植被等，地面物體種類較為豐富，具有明顯的地勢起伏[5]。

首先，要應(yīng)用漸進形態(tài)學(xué)濾波算法處理原始點云數(shù)據(jù)，結(jié)合參數(shù)測試和測區(qū)特征，將濾波窗口數(shù)值設(shè)置為20m，閾值為0.2m，保證其能達到預(yù)期的測量效果。在應(yīng)用漸進形態(tài)學(xué)濾波算法時，明確非地面點和地面點的具體覆蓋范圍，其中非地面點主要包括建筑物點云、低矮植被、高大植被等。為了合理控制非地面點中植被給建筑物輪廓提取的準確度，要以地面點云為基礎(chǔ)，科學(xué)設(shè)置高程閾值，剔除出地面點中的車輛點云和低矮植被點云，經(jīng)過工作人員持續(xù)試驗，發(fā)現(xiàn)將高程閾值設(shè)置為3m，所得到的提取效果最佳。

其次，在解決低矮植被、車輛點云后，剩下建筑物點云和高植被點云，工作人員要通過三維Hough 變換軟件收集建筑物平面數(shù)據(jù)，計算建筑物平面數(shù)據(jù)，判斷各點位到平面的具體距離，距離低于閾值的點位，將其作為相同平面。但值得注意的是，在計算過程中將高大植被應(yīng)用在平面點集中，能通過判斷局部領(lǐng)域中點方向一致，解決平面中高植被點云數(shù)據(jù)。

最后，將建筑物輪廓點云數(shù)據(jù)應(yīng)用到二維平面，結(jié)合Hough 變化規(guī)律，計算出準確的平面點云數(shù)據(jù)，其完全覆蓋平面中的立面點云。同時，為了加強建筑物輪廓提取效果，要解決平面中的立面點云數(shù)據(jù)。在正常情況下，是采用點法向量方向數(shù)據(jù)進行處理，利用算法提取建筑物輪廓，在建筑物平面點云投射到二維平面后，將建筑輪廓設(shè)定為0.5m 的圓半徑，規(guī)則化處理所提取的建筑物輪廓[6]。

2.2 數(shù)據(jù)掃描

在將二維圖形轉(zhuǎn)變?yōu)槿S圖形過程中，其具有較強靈活性特征，只需要簡單掃描圖形設(shè)計，就能自動生成三維圖形。根據(jù)截面和路徑個數(shù)不同，工作人員可將掃略面分為多路徑單截面線、多路徑多截面線、但路基多截面線的掃略面，只需輸入沿路徑方向的截面形狀曲線和路徑曲線，就能自動生成完整的建筑物輪廓。同時，在獲取路徑定義數(shù)據(jù)時，要利用實體選擇函數(shù)收集路線曲線，通過實體函數(shù)進入實體數(shù)據(jù)庫，檢索整個數(shù)據(jù)庫內(nèi)容，找到不同頂點字實體的空間位置坐標。但值得注意的是，在路徑上線路主要包括弧線段和直線段類型，工作人員要針對不同線段提出對應(yīng)處理方法，等分弧線段，明確等分點坐標和切線方向，將其作為沿路徑方向截面的位置坐標。在計算截面形狀曲線定義數(shù)據(jù)時，由于截面形狀曲線屬于全封閉曲線，在計算出截面所有頂點數(shù)據(jù)后，要根據(jù)標準順序存儲頂點數(shù)據(jù)，對多邊形的中心點進行計算，并以此為基礎(chǔ)進行形體變換。工作人員要通過圖形變換將截面形狀曲線的頂點坐標，當(dāng)曲線轉(zhuǎn)移到特定截面的頂點坐標，保證該截面法線方向和切線方向基本相同，從而構(gòu)建所需的建筑物[7]。

2.3 結(jié)果分析

為了檢驗本文方法的正確性，從平均輪廓線角度差定量、平均輪廓線長度差、平均輪廓區(qū)面積差等幾個方面入手，將高清衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)和建筑輪廓數(shù)據(jù)進行對比，明確其從漸進式形點云濾波法提取的建筑輪廓誤差。其中，輪廓線長度差值的平均值，是影像資料和輪廓線邊長之間的差值。輪廓區(qū)域差值平均值為影像資料與本文所提取的輪廓線邊長差值除以邊數(shù)，輪廓角度差值平均值為影像資料與提取輪廓變化角度差值平均值。建筑物輪廓提取驗證結(jié)果統(tǒng)計如表1 所示。

表1 建筑物輪廓提取驗證結(jié)果統(tǒng)計

3 結(jié)語

綜上所述，本文采用多種優(yōu)化算法，利用LiDAR 點云數(shù)據(jù)得到詳細的建筑輪廓，是將原始點云數(shù)據(jù)的中非地面點與地面點，用漸進式的數(shù)學(xué)形式濾波算法進行區(qū)分。應(yīng)用優(yōu)化后的三維HOUGH 算法，將建筑物點狀云數(shù)據(jù)應(yīng)用到非地面點云數(shù)據(jù)中，從而對建筑物的輪廓進行提?。蛔詈?，以線段長度加權(quán)方向方法規(guī)則化處理建筑物輪廓，設(shè)計建筑物相鄰的邊線進行垂直。同時，以衡陽市某區(qū)域為主要研究對象，分析其采集的機載LiDAR點云數(shù)據(jù)，積極引進先進的方法，提取完整的建筑物輪廓，采用高清衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)檢驗提取結(jié)果。經(jīng)過試驗表示，該種計算方法能控制建筑物提取誤差，加強提取效果。但隨著建筑物建設(shè)趨于多樣化，工作人員要持續(xù)優(yōu)化提取方法，從而滿足異性建筑物輪廓提取要求。