[發(fā)明專利]一種基于改進(jìn)的Alpha Shapes算法的地面激光點(diǎn)云建筑物輪廓線提取方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110156829.0
• 申請(qǐng)日: 2021-02-05
• 公開（公告）號(hào): CN112802041A
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 嚴(yán)海蓉;李麗嬌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/12
• 分類號(hào): G06T7/12;G06T7/13;G06T17/10
• 代理公司: 北京思海天達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)的Alpha Shapes算法的地面激光點(diǎn)云建筑物輪廓線提取方法，其特征在于，包括如下步驟：(1)首先基于RANSAC算法進(jìn)行建筑物的立面分割，得到多個(gè)相對(duì)獨(dú)立的建筑物立面點(diǎn)云；(2)根據(jù)每個(gè)平面的點(diǎn)集建立Delaunay三角網(wǎng)；(3)設(shè)置Alpha shapes算法中檢測(cè)圓的半徑R，設(shè)置為1～2倍的平均點(diǎn)間距；(4)若三角形中某條邊的長(zhǎng)度大于2R，則刪除該三角形；(5)對(duì)三角形的每條邊進(jìn)行判斷：若過某條邊的兩點(diǎn)且半徑為R的圓包含其他點(diǎn)，則刪除該三角形；(6)在所得到的三角網(wǎng)上求出三角網(wǎng)的邊緣；(7)進(jìn)行點(diǎn)云面片的合并從而得到完整的建筑物輪廓線。本發(fā)明具有效率高、穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及地理信息技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于改進(jìn)的Alpha Shapes算法的激光點(diǎn)云建筑物輪廓線提取方法。

背景技術(shù)

地面三維激光掃描系統(tǒng)作為一種全新的空間數(shù)據(jù)獲取方式，兼顧了距離和空間分辨率的高精度需求，其能快速、精準(zhǔn)、連續(xù)、自動(dòng)的獲取關(guān)于建筑物立面的高精度三維點(diǎn)云。建筑物的輪廓信息是建筑物提取與三維模型重建的重要基礎(chǔ),已廣泛應(yīng)用于城市基礎(chǔ)信息庫(kù)更新、目標(biāo)識(shí)別、災(zāi)害預(yù)估、變化檢測(cè)、房地產(chǎn)等領(lǐng)域。目前,基于激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)追蹤建筑物平面輪廓的一般方法是采用插值算法,將三維點(diǎn)云的高程值賦給圖像灰度值,進(jìn)一步處理得到規(guī)則化的nDSM,最后圖像分割,邊緣檢測(cè)或結(jié)合高分辨率影像進(jìn)行建筑物輪廓線的提取。這些方法存在的問題是所追蹤到的邊緣是離散點(diǎn)集的粗略邊界,精度較低。

也有一些學(xué)者研究了直接從離散點(diǎn)集提取其輪廓的方法,如黃先鋒等提出一種基于平面離散點(diǎn)的邊緣追蹤算法,該算法將邊長(zhǎng)比作為約束條件,降低了算法參數(shù)對(duì)點(diǎn)密度的依賴性,從而提高算法對(duì)細(xì)長(zhǎng)特征或分布不均勻的點(diǎn)集邊緣提取的適應(yīng)性,但是約束條件的閾值設(shè)置不當(dāng)易造成邊緣過渡收縮的現(xiàn)象。

Alpha Shapes算法最早由Edelsbrunner等提出,后來許多學(xué)者對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)并應(yīng)用于激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,該算法理論完善、效率高,還能夠處理較復(fù)雜的建筑物輪廓提取問題,主要缺點(diǎn)是不適用于分布不均勻的數(shù)據(jù),同時(shí)算法參數(shù)的選擇也較困難。當(dāng)檢測(cè)圓的半徑α較大時(shí),檢測(cè)圓在點(diǎn)集S的外部滾動(dòng),外部滾動(dòng)的痕跡就是點(diǎn)集的邊界輪廓線。當(dāng)半徑α值較小時(shí),檢測(cè)圓就滾動(dòng)到點(diǎn)集S內(nèi)部去,當(dāng)α值足夠小時(shí),點(diǎn)集中的每個(gè)點(diǎn)都是邊界點(diǎn)。圓半徑α的取值與檢測(cè)出來的建筑物輪廓線精細(xì)程度密切相關(guān)。半徑相對(duì)較小時(shí),檢測(cè)出來的輪廓線較精細(xì),半徑相對(duì)較大時(shí),檢測(cè)出來的輪廓線略微粗糙。因此現(xiàn)有方法還需要進(jìn)一步完善。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于改進(jìn)的Alpha Shapes算法的激光點(diǎn)云建筑物輪廓線提取方法，用于解決現(xiàn)有建筑物的輪廓線提取效率低等問題。

為解決上述的技術(shù)問題，本發(fā)現(xiàn)采用以下技術(shù)方案：

基于改進(jìn)的Alpha Shapes算法的地面激光點(diǎn)云建筑物輪廓線提取方法，包括以下步驟：

步驟1：首先基于RANSAC算法進(jìn)行建筑物的立面分割，得到多個(gè)相對(duì)獨(dú)立的建筑物立面點(diǎn)云；

步驟2：根據(jù)每個(gè)平面的點(diǎn)集建立Delaunay三角網(wǎng)；

步驟3：設(shè)置Alpha shapes算法中檢測(cè)圓的半徑R，一般設(shè)置為1～2倍的平均點(diǎn)間距；

步驟4：若三角形中某條邊的長(zhǎng)度大于2R，則刪除該三角形；

步驟5：對(duì)三角形的每條邊進(jìn)行判斷：若過某條邊的兩點(diǎn)且半徑為R的圓包含其他點(diǎn)，則刪除該三角形；

步驟6：在所得到的三角網(wǎng)上求出三角網(wǎng)的邊緣；

步驟7：進(jìn)行點(diǎn)云面片的合并從而得到完整的建筑物輪廓線。

作為優(yōu)選，所述步驟1中采用的基于RANSAC算法進(jìn)行建筑物的立面分割的具體方法是：