[發明專利]一種基于原始激光點云的遞進式建筑物提取方法

有效

• 申請號: 202010108337.X
• 申請日: 2020-02-21
• 公開（公告）號: CN111354083B
• 公開（公告）日: 2022-09-27
• 發明（設計）人: 王沖;趙飛;吳小東;聞平;王瑩;欒有昆;吳弦駿;謝飛;廖麗敏;付航
• 申請（專利權）人: 中國電建集團昆明勘測設計研究院有限公司
• 主分類號: G06T17/05
• 分類號: G06T17/05;G06T3/00;G06V10/75
• 代理公司: 昆明盛鼎宏圖知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 53203
• 代理人: 許競雄

本發明公開了一種基于原始激光點云的遞進式建筑物提取方法，包括以下步驟：步驟1：對原始激光點云采用漸進數學形態學濾波，分離非地面點；步驟2：采用改進的3D?Hough轉換算法檢測非地面點中的平面，并以該平面提取建筑物點云，并將其投影至二維平面；步驟3：采用相鄰點方位角閾值法來確定所述建筑物點云的關鍵點；步驟4：基于所述建筑物點云的關鍵點，利用RANSAC擬合得到建筑物的初始輪廓線；步驟5：利用規則化算法對所述建筑物初始輪廓線進行規則化，得到規則化的建筑物輪廓線。本發明提供了一整套完整的從原始點云到建筑輪廓線的提取流程，可以直接從獲取的激光雷達點云數據開始處理，能夠依據需求調整所提取的點云類型、范圍和精度。

技術領域

本發明涉及地理信息技術領域，具體涉及一種基于原始激光點云的遞進式建筑物提取方法。

背景技術

作為構筑城市主體的建筑物是城市三維建模的重要元素，而建筑物輪廓線的提取則是三維建模中的關鍵步驟,建筑物輪廓信息對違章建筑的監管、地圖的更新、房地產評估、智慧城市的構建等也具有重要意義。目前針對建筑物輪廓線的提取和規則化，主要有基于高分辨率遙感影像、機載激光雷達(LiDAR)數據和兩者相結合的方法。傳統的單純基于影像的建筑物輪廓提取往往會受到各種地面物體的干擾，技術難度大，且效率不高。因此許多學者采用高分辨率影像與激光雷達點云數據相結合的方法來提取建筑物輪廓，如采用將高分辨率衛星影像與機載激光掃描數據相結合生成城市地表數字高程模型(DEM)的方法和基于圖割算法的建筑物LIDAR點云與正射影像融合提取方法。雖然上述將兩種數據結合以提取建筑物輪廓的方法可以彌補單一數據源的缺陷且提取效果較好，但需要處理的數據和工作量也會大大增加，且現有的研究集中于對建筑物地塊的提取，而對其具體輪廓線的研究則較少。因此如何高精度、自動化地從LIDAR點云數據中提取建筑物輪廓信息是需要研究的重點。

機載激光雷達(LiDAR，Light Detection And Ranging)系統通過發射和接收激光脈沖能直接快速得到地表密集的高精度3維點坐標被稱為機載LiDAR點云數據。而要從LiDAR點云中提取出建筑物輪廓，就需要先進地面點與非地面點的分離，并從非地面點中分類出建筑物點云。目前常用用于建筑物提取的點云分割和分類方法包括區域生長算法、三維Hough變換和RANSAC算法。針對提取出的建筑物點云，該過程通常分成輪廓點提取、輪廓線簡化、輪廓線規則化三部分。國內外針對這三部分提出了新的解決方案：通過使用點對點距離閾值的方法檢測建筑物邊緣點，使用新的跟蹤算法將邊界分為若干段，最后使用了一種改進的角線提取算法，并根據建筑物的主方向自動調整提取的直線。使用一種基于邊緣與局部信息提出一種處理多波段圖像的活動輪廓模型，并將其應用于LiDAR數據的建筑物邊界提取。利用一種新的α-shape提取算法來提取建筑物邊界，對提取的邊界采用一種改進的邊界簡化算法，最后根據兩種正則化算法，使細化后的邊界正則化。現有的基于LiDAR的建筑物輪廓線提取研究使用的都是已經分離出的建筑物點云，而對從原始的機載LiDAR點云數據中獲取規則化建筑物輪廓線的整體流程研究較少，且目前建筑物的輪廓線提取實驗數據多來源于大中城市，缺少對中小城鎮建筑物的實際應用。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于原始激光點云的遞進式建筑物提取方法，解決現有的建筑物輪廓提取方法效率低的問題。

為解決上述的技術問題，本發明采用以下技術方案：

一種基于原始激光點云的遞進式建筑物提取方法，包括以下步驟：

步驟1：對原始激光點云采用漸進數學形態學濾波，分離非地面點；

步驟2：采用改進的3D-Hough轉換算法檢測非地面點中的平面，并以該平面提取建筑物點云，并將其投影至二維平面；

步驟3：采用相鄰點方位角閾值法來確定所述建筑物點云的關鍵點；

步驟4：基于所述建筑物點云的關鍵點，利用RANSAC擬合得到建筑物的初始輪廓線；