一种基于车载激光雷达点云制作建筑物数字线划图的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于车载激光雷达点云制作建筑物数字线划图的方法，属于激光 雷达点云数据信息提取技术领域。
【背景技术】
[0002] 建筑物三维模型在城市规划、三维导航、虚拟旅游领域具有至关重要的作用，其相 对于二维地图而言更为直观、有效;但是，由于人工建筑物的庞大和复杂性，手工制作建筑 物三维模型是一个工作量浩大的工程。为了实现自动化，近些年来国内外对于三维城市重 建的研究日益增多。由于数据获取的简便，影像被相当一部分研究者所采用作为建筑物重 建的主导数据源，然而多年的研究结果却不尽理想。这主要是因为基于影像的重建技术长 期无法解决立体匹配误差、分辨率有限、去除障碍物等等若干技术难题。简言之，从影像中 很难提取出准确的三维信息。
[0003] 自从上世纪90年代末激光扫描硬件技术成熟以来，激光扫描数据已经被广泛用作 为建筑物三维重建的主要数据源。激光扫描技术所提供的高密度三维点云能够直接提供被 扫描区域的三维坐标，这解决了影像重建技术所难以克服的问题。一大批基于激光扫描的 研究成果已经证明了激光扫描技术的优越性。
[0004] 由于航空激光扫描硬件的优先发展，目前国际上绝大部分针对激光扫描城市重建 的研究都是基于航空激光扫描(Airborne Laser Scanning,ALS)点云数据的。但是，对于建 筑物这一类别而言，ALS只能提供房顶信息，不包含或仅包含很少量的建筑物立面信息，因 此从ALS点云数据生成的建筑物模型又被称为"屋顶模型"，用途有限。而在日常生活中，人 们对于城市的感观大多是基于地面视角的，而且往往一个建筑物的立面比其顶部包含有更 多信息，因此基于地面激光扫描生成的建筑物立面模型会比ALS数据生成的屋顶模型更真 实。
[0005] 然而，传统地面激光扫描系统一直面临着数据获取速度慢的瓶颈。但是，随着车载 激光扫描(Mobile Laser Scanning,车载激光雷达)硬件技术的不断成熟，这一瓶颈问题已 经得到良好解决。车载激光雷达系统能够在普通街道扫描中得到高达1厘米点间隔的点云， 足以提供建筑立面的各种细节(如:墙体、门、窗等）。这进一步为全自动化建筑物三维重建 奠定了良好的数据基础。可见，对车载激光点云中建筑物立面识别与三维重建的研究是非 常有意义的。
[0006] 国内外对于城市三维建筑物自动化重建的研究已有十余年的历史，按照数据处理 的基本单元划分可以分为以下三大类：
[0007] -、建筑物立面三角形格网化重建方法。
[0008] 该方法的最大局限性在于生成的模型为三角形网格，因此输出数据量大(每条街 区需要上百万个三角形及纹理碎片），可视化过程缓慢。
[0009 ]二、基于点云特征图像的建筑物立面重建方法。
[0010]该类方法在3D-2D转换过程中会造成精度损失;并且鲁棒性不高，若生成点云特征 图像的参数设置不好，则不能很好的反应地物特征;此外，对于复杂点云数据建筑物以及 树木目标的提取效果不佳，影响重建效果。
[0011] 三、基于分割面片的建筑物立面重建方法。
[0012] 该类方法提供了一个行之有效的点云处理方式，即面向对象的点云处理方法，该 方法可以快速从原始散乱的激光点云中直接提取建筑物立面并重建，充分利用了点云数据 所富有的几何特征，并且可以提取建筑物立面之间的拓扑关系，但是，该方法的主要缺陷在 于目前所能够提取的特征尚不全面。
【发明内容】
[0013] 针对以上现有技术的不足，本发明提供了一种基于车载激光雷达点云制作建筑物 数字线划图的方法，利用面向对象的车载激光雷达点云提取和制作建筑物数字线划图，能 够有效简化建筑物立面重建相关算法的复杂度，提高重建结果的几何完整性。
[0014] 本发明解决其技术问题采取的技术方案是:一种基于车载激光雷达点云制作建筑 物数字线划图的方法，其特征是，包括以下步骤：
[0015] 步骤一，初始化原始车载激光雷达点云数据，将每一个激光脚点均设置为待判别 占.
[0016]步骤二，识另键筑物立面；
[0017] 步骤三，提取建筑物立面轮廓；
[0018] 步骤四，矫正存在垂直或平行关系的建筑物立面轮廓；
[0019]步骤五，输出建筑物数字线划图。
[0020] 优选地，在步骤二中，首先对原始激光雷达点云数据进行分割，然后根据建筑物立 面的几何特点定义相应特征，进而从分割后的点云中识别建筑物立面。
[0021] 优选地，在步骤三中，首先将建筑物立面点云旋转到水平面，然后利用机载激光雷 达屋顶轮廓提取方法提取轮廓，再将轮廓旋转回建筑物立面，进而提取建筑物立面轮廓。
[0022] 优选地，在步骤四中，首先按顺序判断一个建筑物立面是否与其他建筑物立面存 在垂直或平行关系，然后对存在垂直或平行关系的建筑物立面进行整体矫正。
[0023] 进一步地，所述步骤二具体包括以下步骤：（1)基于区域生长原理对原始激光雷达 点云数据进行点云分割；（2)根据建筑物立面的几何特点，计算建筑物立面相应的特征；（3) 根据计算得到的特征来识别建筑物立面。
[0024] 进一步地，所述计算建筑物立面相应的特征的过程包括：
[0025] 根据建筑物立面的建筑物尺寸明显大于其他地物的几何特点，计算建筑物立面的 面积特征；
[0026] 根据建筑物立面法向向量与水平面位置关系的几何特点，计算建筑物立面的法线 向量与水平面夹角特征；
[0027] 根据建筑物立面的立面点云之间存在较大高差的几何特点，计算建筑物立面的绝 对高程及高程变化范围特征。
[0028]进一步地，所述步骤三具体包括以下步骤：（1)根据建筑物立面点云求取法线向 量；（2)利用该法线向量与水平面法线向量之间的夹角计算旋转矩阵；（3)根据旋转矩阵将 建筑物立面旋转到水平面；（4)利用机载激光雷达屋顶轮廓提取方法提取旋转到水平面的 建筑物立面轮廓；（5)根据旋转矩阵将水平面的建筑物立面轮廓旋转回原建筑物立面，从而 得到建筑物立面轮廓。
[0029] 进一步地，所述根据建筑物立面点云求取法线向量的过程包括以下步骤：
[0030] (1)对建筑物立面数据进行分割，将不同的建筑物立面上的点分割到相应的分割 面片上；
[0031] (2)对不同的分割面片点，利用特征值法拟合出该分割面片所在的平面；
[0032] (3)将该分割面片上的所有点投影到拟合出的平面上，从而得到法线向量。
[0033] 进一步地，所述将水平面的建筑物立面轮廓旋转回原建筑物立面的过程包括以下 步骤：
[0034] (1)获取某一建筑物屋顶的分割面片点集的Delaunay三角网；
[0035] (2)删除Delaunay三角网中的长边；
[0036] (3)确定边界的起始点；
[0037] (4)追踪下一边界点；
[0038] (5)顺次追踪其余的边界线段和边缘点；
[0039] (6)将边缘点连接成直线，形成最小外接矩形。
[0040] 进一步地，所述步骤四具体包括以下步骤：（1)首先计算每一个建筑物立面的法线 向量；（2)按顺序判断两个建筑物立面是否存在垂直或平行关系，如果不存在垂直或平行 关系，则将不存在垂直或平行关系的建筑物立面设置为固有倾斜立面，不作处理，如果存在 垂直或平行关系，则存在垂直或平行关系的建筑物立面加入到待矫正立面队列；（3)利用法 线向量夹角作为限制条件，采用航带法区域网平差模型进行平差求取矫正参数；（4)根据求 取的矫正参数来矫正建筑物立面队列。
[0041] 本发明的有益效果如下：
[0042] (1)本发明采用面向对象点云处理方法，它将散乱的点云数据通过点云分割方法， 组织成人类易于理解的、符合自然规律并带有拓扑关系的空间数据结构，为后续的处理提 供了巨大的便捷;通过将人类认识自然地物与人工地物的已有先验知识应用于点云数据处 理中，并且可以从分割后的点云数据中提取特定目标的指定特征信息，为各种目的的应用 提供了事半功倍的手段。
[0043] (2)本发明所提出的基于先验知识的建筑物立面检测与提取方法，通过不同场景 数据的反复定性试验分析，证明了本发明方法适用于点云数据凌乱、区域场景目标分布复 杂的车载激光雷达数据。
[0044] (3)本发明利用建筑物立面拟合平面的法线向量对建筑物立面轮廓进行垂直与平 行拓扑关系矫正。实验证明，本发明所提出的方法有效的提高了建筑物立面之间拓扑关系 的精度，并一定程度上剔除了点云数据在拼接、配准的预处理操作中的偏移误差，进而改善 建筑物立面的拟合精度。
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