[發明專利]機載LiDAR點云屋頂面片分割方法及系統

在審

• 申請號: 201710830887.0
• 申請日: 2017-09-15
• 公開（公告）號: CN107644452A
• 公開（公告）日: 2018-01-30
• 發明（設計）人: 邵振峰;張程
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06T15/00
• 分類號: G06T15/00;G06T17/00;G01S17/06;G01S17/89
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙)42222
• 代理人: 嚴彥

1.一種機載LiDAR點云屋頂面片分割方法，其特征在于：基于3D Voronoi圖實現機載LiDAR點云屋頂面片分割，包括以下步驟，

步驟a，基于3D Voronoi圖為機載LiDAR點云數據構建點云鄰域系統，包括為機載LiDAR點云數據中任意一點構建基于3D Voronoi鄰域的鄰接關系；

步驟b，進行離群點檢測并刪除離群點；

步驟c，利用形態學濾波將點云數據中的地面點與非地面點分離，得到非地面點；

步驟d，利用建筑物與植被在點云數據多次回波信息上的差異，初步區分建筑點與植被點，獲得初始的建筑物點云；

步驟e，基于3D Voronoi鄰域，利用主成分分析方法從步驟d所得初始的建筑物點云中剔除植被點和建筑物屋脊上的斷裂線點，檢測出包含建筑物屋頂點和墻面點的建筑物點；

步驟f，利用建筑物墻面法向量垂直于鉛垂線方向的特征，將建筑物墻面點剔除，得到建筑物屋頂點；

步驟g，基于3D Voronoi鄰域連通性，通過區域增長，根據步驟f所得結果最終得到建筑物屋頂面片。

2.根據權利要求1所述機載LiDAR點云屋頂面片分割方法，其特征在于：步驟b中，通過局部臨近點擬合的噪聲檢測方法進行離群點檢測并刪除離群點。

3.根據權利要求1所述機載LiDAR點云屋頂面片分割方法，其特征在于：步驟d中，設H_first代表某一激光束第一次回波所返回的高程值，H_last代表該激光束的最后一次回波所產生的高程值，若

H_first-H_last＜T_H，

則認為該激光點屬于植被點，閾值T_H采用LiDAR點云數據中所有非地面點的平均高程值。

4.根據權利要求1或2或3所述機載LiDAR點云屋頂面片分割方法，其特征在于：步驟e中，對于LiDAR點云中的任意一點P，根據步驟a所得基于Voronoi鄰域的鄰接關系，用點集N_P代表點P的3D Voronoi鄰域，設點集N_P中有n個點，記為點P_i(i＝1,2,3..n)；用代表鄰域N_P中所有點的質心，假設N_P中每一點P_i(i＝1,2,3..n)的坐標為(X_i,Y_i,Z_i)，則有：

P‾=(ΣXin,ΣYin,ΣZin)]]>

點P處的協方差矩陣C定義為：

C=Σi=1n(Pi-P‾)(Pi-P‾)T,Pi∈Np]]>

通過矩陣計算，得到協方差矩陣的特征值λ₁,λ₂,λ₃(λ₁＜λ₂＜λ₃)以及對應的特征向量v₁,v₂,v₃，最小特征值λ₁對應的特征向量v₁即是P處的鄰域點擬合成的曲面的法向量，向量v₂,v₃位于P處的切平面上；

通過特征矩陣的計算，得到點P處的平整度F：

F=λ1λ1+λ2+λ3]]>

將平整度小于預設的平整度閾值的點作為建筑物點。