建筑物方向向量确定方法及其规则化方法与流程

本发明涉及图像特征或特性的抽取技术领域，具体涉及一种建筑物方向向量确定方法及其规则化方法。

背景技术：

建筑物一般具有一定的规则特征，矢量化采集误差或建筑物矢量合并等原因导致建筑物多边形的矢量不再满足相应的规则，因此需要对建筑物矢量处理，加强建筑物的规则特征。直角是建筑物的典型特征，现有技术中，一般针对直角化进行处理，没有考虑建筑物多边形的非直角规则特征，而且对复杂建筑物的处理效果不理想。

技术实现要素：

针对现有技术存在的不足，本发明提出一种建筑物方向向量确定方法及其规则化方法。可以获取描述建筑物方向特征的方向向量用于规则化建筑物多边形，实现复杂建筑物多边形的规则化。

具体技术方案如下：

第一方面，提供了一种建筑物方向向量确定方法，包括：

确定建筑物轮廓的矢量多边形；

将所述矢量多边形的每条向量边的起点平移到同一节点，得到相应的重组向量边；

将每条重组向量边的方位角变换到设定的取值范围内，并对变换后的重组向量边进行分组，得到相应的变换向量组；

计算每组变换向量组的分组和向量，并根据计算得到的分组和向量确定建筑物的方向向量。

结合第一方面，在第一方面的第一种可实现方式中，所述将每条重组向量边的方位角变换到设定的取值范围内包括：

确定每条重组向量边的方位角；

判定重组向量边的方位角是否属于设定的取值范围；

响应于方位角不属于所述取值范围，根据变换角度旋转重组向量边，以将重组向量边的方位角变换到取值范围内。

结合第一方面的第一种可实现方式，在第一方面的第二种可实现方式中，所述变换角度为π。

结合第一方面，在第一方面的第三种可实现方式中，所述对变换后的重组向量边进行分组包括：

确定每条重组向量边变换后的方位角；

计算每条重组向量边变换后的方位角差值；

将方位角差值小于角度阈值的重组向量边分为同一变换向量组。

结合第一方面的第三种可实现方式，在第一方面的第四种可实现方式中，所述角度阈值为π/24。

结合第一方面，在第一方面的第五种可实现方式中，所述根据计算得到的分组和向量确定建筑物的方向向量包括：

确定每个分组和向量的方位角；

根据分组和向量的方位角确定满足直角改正条件的分组和向量组；

按照改正规则对相应的分组和向量组进行直角改正，得到直角改正向量；

通过直角改正向量和未进行直角改正的分组和向量确定所述方向向量。

结合第一方面的第五种可实现方式，在第一方面的第六种可实现方式中，所述根据分组和向量的方位角确定满足直角改正条件的分组和向量组，包括：

按照以下计算式计算所有分组和向量之间的差值δ；

δ＝|α1-α2-π/2|；

α1、α2分别为两个分组和向量的方位角；

判定两个分组和向量之间的差值δ是否小于设定的角度阈值，则相应的两个分组和向量需要进行直角改正。

结合第一方面的第六种可实现方式，在第一方面的第七种可实现方式中，所述按照改正规则对相应的分组和向量进行直角改正包括：

确定所述分组和向量组中最大方位角对应的最大和向量，以及最小方位角对应的最小和向量；

将最大和向量的方位角顺时针旋转π/2，得到旋转和向量；

根据旋转和向量与最小和向量确定直角向量；

将最小和向量、最大和向量分别旋转至直角向量的方向、与直角向量垂直的方向，分别得到最小和向量、最大和向量的直角改正向量。

第二方面，提供了一种存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序运行时，执行第一方面、第一方面的第一至七种可实现方式中的任意一种建筑物方向向量确定方法。

第三方面，提供了一种建筑物多边形规则化方法，包括：

采用第一方面、第一方面的第一至七种可实现方式中的任意一种建筑物方向向量确定方法，确定建筑物的方向向量；

以所述方向向量为控制条件，逐一对建筑物的矢量多边形的各个节点进行规则化，得到规则化后的建筑物多边形。

结合第三方面，在第三方面的第一种可实现方式中，所述以所述方向向量为控制条件，逐一对建筑物的矢量多边形的各个节点进行规则化，包括：

确定所述节点所属的各条向量边对应的方向向量；

以相应方向向量为参照对节点所属的每条向量边进行旋转，使向量边的方向与相应的方向向量的一致；

将所有向量边旋转后的交点作为规则化后的新节点替换原来的节点；

如此逐点重复，直至所述矢量多边形所有节点均被替换为规则化后的新节点，得到规则化后的建筑物多边形。

第四方面，提供了一种存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序运行时，执行第三方面的第一种可实现方式中的建筑物多边形规则化方法。

有益效果：采用本发明的建筑物方向向量确定方法及其规则化方法，是以建筑物多边形向量边的方向特征出发，通过向量重组、变换和分组，获得变换向量组，通过变换向量组确定可以描述建筑方向特征的方向向量，解决了建筑物方向描述方法不够准确的问题。在此基础上，通过逐节点规则化，在保证建筑物面积、方向等特征稳定的情况下，实现复杂建筑物的规则化。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式，下面将对具体实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。

图1为本发明一实施例提供的确定建筑物方向向量的流程图；

图2为变换重组向量边方位角的流程图；

图3为对变换后的重组向量边进行分组的流程图；

图4为进行直角改正确定方向向量的流程图；

图5为对分组和向量进行直角改正的流程图；

图6为规则化建筑物多边形的流程图；

图7为建筑物矢量多边形的向量示意图；

图8为每条向量边重组后的向量示意图；

图9为变换重组向量边方位角后的向量示意图；

图10为得到的分组和向量的向量示意图；

图11为直角改正后的向量示意图；

图12为节点p2对应的方向向量示意图；

图13为建筑物多边形规则化后的示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。

如图1所示的建筑物方向向量确定方法的流程图，该确定方法包括：

步骤1、确定建筑物轮廓的矢量多边形；

步骤2、将所述矢量多边形的每条向量边的起点平移到同一节点，得到相应的重组向量边；

步骤3、将每条重组向量边的方位角变换到设定的取值范围内，并对变换后的重组向量边进行分组，得到相应的变换向量组；

步骤4、计算每组变换向量组的分组和向量，并根据计算得到的分组和向量确定建筑物的方向向量。

具体而言，首先，可以采用现有的技术确定建筑物轮廓的矢量多边形，可以采用仪器测量、遥感图像矢量化、遥感影像自动识别、实景模型采集、点云数据采集等多种方式。确定的矢量多边形如图7所示，由p1,p2…p8共8个节点组成，多边形的每条边可以表示为有方向的向量边，则矢量多边形可以由向量边向量边......向量边组成。

然后，将的起点都平移到同一节点o处，得到如图8所示的新的重组向量边

之后，可以按照设定的变换规则将各个重组向量边的方位角变换到设定的取值范围内，并将转换后的各个重组向量边按照分组规则进行分组，得到相应的变换向量组，得到的变换向量组如图9所示。

最后，采用向量运算法则对每个变换向量组中重组向量边求和，得到的各个变换向量组的分组和向量，并根据各个变换向量组的分组向量和确定建筑物的方向向量，得到的建筑物的方向向量如图11所示，通过方向向量可以精确描述建筑物的方向特征。

在本实施例中，优选的，如图2所示，所述将每条重组向量边的方位角变换到设定的取值范围内包括：

步骤3-1-1、确定每条重组向量边的方位角；

步骤3-1-2、判定重组向量边的方位角是否属于设定的取值范围；

步骤3-1-3、响应于方位角不属于所述取值范围，根据变换角度旋转重组向量边，以将重组向量边的方位角变换到取值范围内。

具体而言，如图8所示，重组后的重组向量边的方位角取值范围是[0，2π)，在本实施例中，方位角的取值范围可以设定为[0，π)，变换规则可以是：如果重组向量边的方位角取值在[π，2π)范围内，就将其方位角值减去设定的变换角度，本实施例中，变换角度设置为π，这样就可以将不在取值范围内的方位角转换到取值范围内。从图8可以看出，重组向量边的方位角在[π，2π)范围内，这些重组向量边需要进行变换，变换得到的重组向量边如图9所示，分别为

在本实施例中，优选的，如图3所示，所述对变换后的重组向量边进行分组包括：

步骤3-2-1、确定每条重组向量边变换后的方位角；

步骤3-2-2、计算每条重组向量边变换后的方位角差值；

步骤3-2-3、将方位角差值小于角度阈值的重组向量边分为同一变换向量组。

具体而言，分组规则为：可以计算变换后每条重组向量边之间的方位角差值，如果两条重组向量边之间的方位角差值小于预设的角度阈值，则将这两条重组向量边归为同一变换向量组，即如果|α1-α2|＜θ，则α1、α2对应的重组向量边归为同一组，α1、α2为方位角，θ为角度阈值。在本实施例中，所述角度阈值为π/24，图10中的重组向量边可以分为三组：

在本实施例中，优选的，如图4所示，所述根据计算得到的分组和向量确定建筑物的方向向量包括：

步骤4-1、确定每个分组和向量的方位角；

步骤4-2、根据分组和向量的方位角确定满足直角改正条件的分组和向量组；

步骤4-3、按照改正规则对相应的分组和向量组进行直角改正，得到直角改正向量；

步骤4-4、通过直角改正向量和未进行直角改正的分组和向量确定所述方向向量。

具体而言，在确定每个变换向量组对应的重组向量边后，基于现有的向量运算法则，可以计算得到每个变换向量组对应的分组和向量，如图10所示，得到的3个变换向量组的分组和向量分别为：

因为直角是建筑物的一个典型特征，可以通过分组和向量的方位角对部分满足直角改正条件分组和向量组按照预设的改正规则进行直角改正，从而得到这部分分组和向量的直角改正向量。在本实施例中，直角改正条件可以是：按照以下计算式计算所有分组和向量两两之间的差值δ；

δ＝|α′1-α′2-π/2|；

α′1、α′2分别为两个分组和向量的方位角；

判定两个分组和向量之间的差值δ是否小于设定的角度阈值，则相应的两个分组和向量需要进行直角改正。通过计算得到分组和向量不需要进行直角改正，分组和向量和分组和向量需要进行直角改正的分组和向量，在本实施例中，如图5所示，可以采用以下方法进行直角改正：

步骤4-3-1、确定所述分组和向量组中最大方位角对应的最大和向量，以及最小方位角对应的最小和向量；

步骤4-3-2、将最大和向量的方位角顺时针旋转π/2，得到旋转和向量；

步骤4-3-3、根据旋转和向量与最小和向量确定直角向量；

步骤4-3-4、将最小和向量、最大和向量分别旋转至直角向量的方向、与直角向量垂直的方向，分别得到最小和向量、最大和向量的直角改正向量。

具体而言，分组和向量组包括两个分组和向量，首先，可以根据两个分组和向量的方位角确定最小和向量和最大和向量，其中，最小和向量对应的是方位角最小的分组和向量，最大和向量对应的是方位角最大的分组和向量。然后，将最大和向量顺时针旋转π/2，得到旋转和向量，之后，运用向量运算法则计算旋转和向量和最小和向量的和向量作为直角向量。最后，将最小和向量对应的分组和向量旋转至与直角向量一致的方向，得到最小和向量对应的直角改正向量。将最大和向量对应的分组和向量旋转至与直角向量垂直的方向，得到最大和向量对应的直角改正向量。其中，分组和向量和分组和向量的直角改正向量分别为图中的最终，如图11所示，通过直角改正向量直角改正向量和分组和向量可以确定建筑物的方向向量v1、方向向量v2、方向向量v3。

一种存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序运行时，执行上述的建筑物方向向量确定方法。

如图6所示的建筑物多边形规则化方法的流程图，该规则化方法包括：

采用上述的建筑物方向向量确定方法，确定建筑物的方向向量；

以所述方向向量为控制条件，逐一对建筑物的矢量多边形的各个节点进行规则化，得到规则化后的建筑物多边形。

具体而言，首先，可以采用上述的建筑物方向向量确定方法确定建筑物的方向向量，然后，以建筑物的方向向量为控制条件，对建筑物的矢量多边形中p1,p2…p8这8个节点，逐一进行规则化变换，并根据变换后的节点生成建规则化的筑物多边形。

在本实施例中，优选的，如图6所示，所述以所述方向向量为控制条件，逐一对建筑物的矢量多边形的各个节点进行规则化，包括：

步骤5-1、确定所述节点所属的各条向量边对应的方向向量；

步骤5-2、以相应方向向量为参照对节点所属的每条向量边进行旋转，使向量边的方向与相应的方向向量的一致；

步骤5-3、将所有向量边旋转后的交点作为规则化后的新节点替换原来的节点；

如此逐点重复，直至所述矢量多边形所有节点均被替换为规则化后的新节点，得到规则化后的建筑物多边形。

具体而言，如图12所示，对节点p2进行规则化时，首先，可以确定节点p2所在的向量边和对应的方向向量分别为方向向量v1和方向向量v3。然后，将向量边旋转至与方向向量v1相同的方向，将向量边旋转至与方向向量v3相同的方向，在旋转过程中，向量边和向量边可以分别围绕各自的中点c1、中点c2进行旋转。向量边和向量边旋转过后重新相交的交点即为规则化后的新节点p2′，可以用新节点p2′替换原来的节点p2。如此逐一对矢量多边形中的各个节点进行规则化，即可得到规则化后的建筑物多边形，得到的建筑物多边形如图13所示。如此，在保证建筑物面积、方向等特征稳定的情况下，可以实现复杂建筑物的规则化。

一种存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序运行时，执行上述的建筑物多边形规则化方法。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。