車(chē)載激光掃描點(diǎn)云中建筑物角點(diǎn)空間位置自動(dòng)提取方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種車(chē)載激光掃描點(diǎn)云中建筑物角點(diǎn)空間位置自動(dòng)提取方法。首先根據(jù)局部建筑物的高度獲取局部范圍內(nèi)在豎直方向上的空間分層點(diǎn)云，對(duì)空間分層點(diǎn)云進(jìn)行平面投影，根據(jù)空間分層點(diǎn)云的范圍與空間分層點(diǎn)云的平面坐標(biāo)，將離散的激光掃描點(diǎn)云投影到平面；運(yùn)用平面上單位像素中激光掃描點(diǎn)云的數(shù)量定義像素的亮度值，轉(zhuǎn)換成平面投影圖像；然后對(duì)平面投影圖像中亮度較高的區(qū)域進(jìn)行直線檢測(cè)，提取出具有直線特性的線段，對(duì)這些線段分類(lèi)合并；然后分析提取線段的相對(duì)位置關(guān)系與相交角度，篩選出相交產(chǎn)生符合建筑物角點(diǎn)特征的線段，并求取線段相交角點(diǎn)在平面投影圖像中的坐標(biāo)，最后根據(jù)角點(diǎn)在平面投影圖像中的坐標(biāo)計(jì)算角點(diǎn)目標(biāo)的空間位置信息。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
車(chē)載激光掃描點(diǎn)云中建筑物角點(diǎn)空間位置自動(dòng)提取方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于車(chē)載激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種車(chē)載激光掃描點(diǎn) 云中建筑物角點(diǎn)空間位置自動(dòng)提取方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 建筑物角點(diǎn)的測(cè)量是地形圖、地籍圖測(cè)量中重要工作之一，目前建筑物角點(diǎn)位置 信息主要通過(guò)傳統(tǒng)人工測(cè)量方法獲得，更新周期長(zhǎng)、資源損耗大，已經(jīng)無(wú)法滿足城市建設(shè)和 管理的數(shù)據(jù)需求。車(chē)載移動(dòng)激光測(cè)量系統(tǒng)作為一種先進(jìn)的測(cè)量手段，具有快速、不與測(cè)量物 接觸、實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)、主動(dòng)、高密度及高精度等特點(diǎn)?；谲?chē)載移動(dòng)激光測(cè)量系統(tǒng)的建筑物角點(diǎn) 提取方法主要有投影圖像法、特征聚類(lèi)和掃描線法，然而這些方法沒(méi)有充分挖掘建筑物點(diǎn) 云數(shù)據(jù)的形態(tài)特征，適應(yīng)性不高，容易受車(chē)載激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)中噪聲點(diǎn)的影響。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的在于提出一種車(chē)載激光掃描點(diǎn)云中建筑物角點(diǎn)空間位置自動(dòng)提取 方法，以便從海量車(chē)載激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)中快速、自動(dòng)提取建筑物角點(diǎn)的空間位置信息。
[0004] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：
[0005] 車(chē)載激光掃描點(diǎn)云中建筑物角點(diǎn)空間位置自動(dòng)提取方法，包括如下步驟：
[0006] a、根據(jù)局部建筑物的高度自動(dòng)獲取局部范圍內(nèi)在豎直方向上的空間分層點(diǎn)云數(shù) 據(jù)，對(duì)空間分層點(diǎn)云進(jìn)行平面投影;根據(jù)空間分層點(diǎn)云的范圍與空間分層點(diǎn)云的平面坐標(biāo) 將離散的車(chē)載激光掃描點(diǎn)云投影到平面，用單位像素中激光掃描點(diǎn)云的數(shù)量定義像素的亮 度值，轉(zhuǎn)換成平面投影圖像，并自動(dòng)獲取最優(yōu)空間分層點(diǎn)云；
[0007] b、最優(yōu)空間分層點(diǎn)云對(duì)生成的平面投影圖像進(jìn)行閾值分割，去掉亮度低的點(diǎn)，即 將最優(yōu)空間分層點(diǎn)云中平面內(nèi)投影方向較稀疏的激光掃描點(diǎn)云去掉；
[0008] c、對(duì)平面投影圖像中亮度較高的區(qū)域進(jìn)行直線檢測(cè)，提取出有直線特性的線段；
[0009] d、提取出的直線線段分類(lèi)合并，去掉冗余和不符合建筑物墻壁的線段；
[0010] e、分析這些線段的相對(duì)位置關(guān)系和相交角度，篩選出相交產(chǎn)生符合建筑物角點(diǎn)特 征的線段，并求這些線段相交產(chǎn)生的角點(diǎn)在平面投影圖像中的坐標(biāo)；
[0011] f、根據(jù)角點(diǎn)在平面投影圖像中的坐標(biāo)計(jì)算角點(diǎn)目標(biāo)的空間位置信息。
[0012] 優(yōu)選地，所述步驟a具體為：
[0013] al、豎直方向空間分層點(diǎn)云自動(dòng)提取
[0014] 根據(jù)實(shí)際建筑物空間高度分布對(duì)現(xiàn)有的激光掃描點(diǎn)云進(jìn)行提取：
[0015] 首先對(duì)激光掃描點(diǎn)云按照豎直方向整體分層，每5m分一個(gè)點(diǎn)云層，獲取局部范圍 內(nèi)在豎直方向上的一系列空間分層點(diǎn)云數(shù)據(jù)；
[0016] 依次對(duì)上述空間分層點(diǎn)云進(jìn)行平面投影、生成基于點(diǎn)數(shù)的平面投影圖像，即：
[0017] a2、平面投影
[0018] 以激光掃描點(diǎn)云的xy軸對(duì)應(yīng)的平面為投影面，激光掃描點(diǎn)云的z軸方向的負(fù)方向 為投影方向，對(duì)激光掃描點(diǎn)云進(jìn)行投影，將建筑物、道路和桿狀地物投影到投影坐標(biāo)系下；
[0019] a3、生成基于點(diǎn)數(shù)的平面投影圖像
[0020]根據(jù)當(dāng)前激光掃描點(diǎn)云的范圍，設(shè)任意一個(gè)激光掃描點(diǎn)云坐標(biāo)為(Xp，Yp，Zp)，當(dāng) 前激光掃描點(diǎn)云范圍為{1丨1^^1^此112，1&^，1&^，1&?2}，對(duì)應(yīng)平面投影圖像的像素坐 標(biāo)為(xp，yp)，縮放精度為s;則任意一個(gè)激光掃描點(diǎn)云坐標(biāo)(Xp，Yp，Zp)對(duì)應(yīng)平面投影圖像 的像素坐標(biāo)(xp，yp)分別是:XP = (Xp-MinX) *s，yp = (Yp-MinY) *s;
[0021] 單位像素內(nèi)點(diǎn)的亮度是落在單位像素內(nèi)激光掃描點(diǎn)云個(gè)數(shù)的亮度疊加，設(shè)每有一 個(gè)激光掃描點(diǎn)云轉(zhuǎn)換成像素點(diǎn)(xp，yp)，則該點(diǎn)亮度值增加30% ;
[0022] 遍歷當(dāng)前所有的激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)，計(jì)算其對(duì)應(yīng)的平面投影圖像坐標(biāo)，并進(jìn)行亮 度疊加，得到基于點(diǎn)數(shù)的平面投影圖像；
[0023] a4、自動(dòng)獲取最優(yōu)空間分層點(diǎn)云
[0024]對(duì)生成的N個(gè)平面投影圖像進(jìn)行粗略的直線檢測(cè)、塊狀區(qū)域檢測(cè)和離散點(diǎn)檢測(cè)，選 取直線分布較多、離散點(diǎn)與塊狀區(qū)域較少的區(qū)域作為最優(yōu)空間分層點(diǎn)云，進(jìn)行下一步角點(diǎn) 提取。
[0025]優(yōu)選地，所述步驟d具體為：
[0026] dl、直線線段分類(lèi)
[0027]首先進(jìn)行粗分組:遍歷所有直線段N1為直線段集合的項(xiàng)數(shù)，求其與平 面投影圖像坐標(biāo)X軸正方向的夾角ctk，其中Ctk單位是度％在直線段集合L中任取一條直線段 lx，與直線段集合L中的其他直線段I k的X軸方向的夾角αχ做比較，其中(^單位也是度％ Kk 彡Ni，k乒X，如果有|ax-ak| <3°，且Ix與Ik的端點(diǎn)的最小距離小于l*s，則將Ik與Ix歸為一組， 遍歷完畢得到一組新的包括I x在內(nèi)的夾角相差3°內(nèi)的直線段集合，設(shè)新的直線段集合為L(zhǎng)x; 直線段集合L = L-Lx,繼續(xù)在直線段集合L中取一條新的ly，Ky彡Ni-Len(Lx)，其中Len(L x) 為集合Lx的項(xiàng)數(shù);重復(fù)上述過(guò)程得到一組新的包括Iy在內(nèi)的夾角相差3°內(nèi)且端點(diǎn)相聚較近 的直線段集合L y;按照上述過(guò)程對(duì)直線段集合L中剩余的直線段做分組，得到一系列的直線 段集合:Ll，L2，L3 · · · LN2 ;
[0028] d2、對(duì)上述直線段組集合的每一項(xiàng)Lj進(jìn)一步細(xì)分組，1彡j SN2:計(jì)算Lj中直線段與 平面投影圖像坐標(biāo)X軸正方向的夾角的平均值比;在直線段集合L j中任取一條1#，計(jì)算該線 段的中點(diǎn)P如遍歷L遇內(nèi)的其他直線段1~計(jì)算線段的中點(diǎn)p如基于咖和A構(gòu)建一條直線 lj U'，計(jì)算點(diǎn)Pjx與1扣'的垂距djU;設(shè)置垂距閾值dth = 0.25*s;如果有dju<dth，則將Iju與Ijx歸 為一組，遍歷完畢得到一組包括I jx在內(nèi)的垂距小于閾值的直線段集合，設(shè)該直線段集合為 Ljx;則剩余直線段集合Lj = Lj-Ljx;繼續(xù)在直線段集合L沖取一條新的ljy，重復(fù)上述過(guò)程得 到一組新的包括I jy在內(nèi)的垂距小于垂距閾值的直線段集合Ljy;按照上述過(guò)程對(duì)Lj中剩余的 直線段做分組，最終將Lj轉(zhuǎn)換為一系列的直線段集合:Ljl，Lj2，Lj3. . .Ljm;
[0029] Lj的每一組按照上述的細(xì)分組的方法轉(zhuǎn)換為直線段集合Li，1彡u'彡m'，m'為L(zhǎng) JU， 的項(xiàng)數(shù)；
[0030] d3、將每一組直線段進(jìn)行單一化處理，轉(zhuǎn)為一條直線段；
[0031 ]遍歷Lw的每一項(xiàng)，即一組直線段:計(jì)算Lw中直線段斜率的平均值5^ ;
[0032]如果I Sv I < 1，則基于X軸進(jìn)行單一化處理:遍歷Lv中所有直線段的端點(diǎn)坐標(biāo)P (x，y)，獲得X軸坐標(biāo)值最小的坐標(biāo)Pw min和X軸坐標(biāo)值最大的坐標(biāo)Pju，max，創(chuàng)建為唯一的直線 段 lju，' ；
[0033] 否則基于Y軸進(jìn)行單一化處理:遍歷LW中所有直線段的端點(diǎn)坐標(biāo)p(x，y)，獲得Y軸 坐標(biāo)值最小的坐標(biāo)PjYmin和Y軸坐標(biāo)值最大的坐標(biāo)PjYmax，創(chuàng)建為唯一直線段lju〃 ；
[0034] 最終得到單一化處理后的唯一直線段Iw'組成的集合L'。
[0035]優(yōu)選地，所述步驟e具體為：
[0036] el、在直線段集合1/中任取一條直線段lx'，依次與直線段集合L'中的其他直線段 Γ做比較：如果兩直線段對(duì)應(yīng)直線的夾角3>^^，其中，δ為銳角或直角，S th為垂直夾角閾 值，且lx'與Γ的端點(diǎn)的最小距離小于指定距離dth，則計(jì)算兩直線段對(duì)應(yīng)直線的交點(diǎn)ρ'；遍 歷完畢得到一組交點(diǎn)集合P x將lx'從集合L'中移除;在新的集合L'中任取一條直線段1/，重 復(fù)上述過(guò)程計(jì)算得到一組交點(diǎn)集合P y;按照上述過(guò)程繼續(xù)對(duì)1/中剩余的直線段進(jìn)行判斷和 求交，得到一系列的交點(diǎn)組的集合Pi，P2，P 3.. .Pn;
[0037] e2、將交點(diǎn)組的集合P1J2J3. ..Pr^組的點(diǎn)Pr組成唯一的點(diǎn)集合P'，1彡r彡η。
[0038] 本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)：
[0039]本發(fā)明方法根據(jù)激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)，自動(dòng)獲取空間分層數(shù)據(jù)，并自動(dòng)選取最優(yōu)空 間分層數(shù)據(jù)進(jìn)行平面投影，通過(guò)分析桿建筑物與角點(diǎn)的特征，對(duì)基于點(diǎn)數(shù)的平面投影圖像 進(jìn)行直線的提取，從而獲取角點(diǎn)的空間位置信息，不易受數(shù)據(jù)噪聲點(diǎn)的影響，自動(dòng)化程度 高，更大程度上充分利用了激光掃描點(diǎn)云的形態(tài)特征，達(dá)到了較好的提取效果。
【附圖說(shuō)明】
[0040] 圖1為本發(fā)明中車(chē)載激光掃描點(diǎn)云中建筑物角點(diǎn)空間位置自動(dòng)提取方法的流程示 意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0041] 本發(fā)明的基本思想是:通過(guò)研究點(diǎn)車(chē)載激光掃描點(diǎn)云生成的基于點(diǎn)數(shù)的平面投影 圖像，運(yùn)用圖像處理的方式，結(jié)合建筑物墻壁與角點(diǎn)的幾何形態(tài)與特征，提出一種車(chē)載激光 掃描點(diǎn)云中建筑物角點(diǎn)空間位置自動(dòng)提取方法。
[0042]結(jié)合圖1所示，車(chē)載激光掃描點(diǎn)云中建筑物角點(diǎn)空間位置自動(dòng)提取方法包括如下 步驟：
[0043] a、根據(jù)局部建筑物的高度自動(dòng)獲取局部范圍內(nèi)在豎直方向上的空間分層點(diǎn)云數(shù) 據(jù)，對(duì)空間分層點(diǎn)云進(jìn)行平面投影;根據(jù)空間分層點(diǎn)云的范圍與空間分層點(diǎn)云的平面坐標(biāo) 將離散的車(chē)載激光掃描點(diǎn)云投影到平面，用單位像素中激光掃描點(diǎn)云的數(shù)量定義像素的亮 度值，轉(zhuǎn)換成平面投影圖像，并自動(dòng)獲取最優(yōu)空間分層點(diǎn)云；
[0044]該步驟a具體為：
[0045] al、豎直方向空間分層點(diǎn)云自動(dòng)提取
[0046]根據(jù)實(shí)際建筑物空間高度分布對(duì)現(xiàn)有的激光掃描點(diǎn)云進(jìn)行提取：
[0047]首先對(duì)激光掃描點(diǎn)云按照豎直方向整體分層，每5m分一個(gè)點(diǎn)云層，獲取局部范圍 內(nèi)在豎直方向上的一系列空間分層點(diǎn)云數(shù)據(jù)；
[0048]依次對(duì)上述空間分層點(diǎn)云進(jìn)行平面投影、生成基于點(diǎn)數(shù)的平面投影圖像，即：
[0049] a2、平面投影
[0050] 以激光掃描點(diǎn)云的xy軸對(duì)應(yīng)的平面為投影面，激光掃描點(diǎn)云的Z軸方向的負(fù)方向 為投影方向，對(duì)激光掃描點(diǎn)云進(jìn)行投影，將建筑物、道路和桿狀地物投影到投影坐標(biāo)系下；
[0051] a3、生成基于點(diǎn)數(shù)的平面投影圖像
[0052]根據(jù)當(dāng)前激光掃描點(diǎn)云的范圍，設(shè)任意一個(gè)激光掃描點(diǎn)云坐標(biāo)為(Xp，Yp，Zp)，當(dāng) 前激光掃描點(diǎn)云范圍為{1丨1^^1^此112，1&^，1&^，1&?2}，對(duì)應(yīng)平面投影圖像的像素坐 標(biāo)為(xp，yp)，縮放精度為s;則任意一個(gè)激光掃描點(diǎn)云坐標(biāo)(Xp，Yp，Zp)對(duì)應(yīng)平面投影圖像 的像素坐標(biāo)(xp，yp)分別是:XP = (Xp-MinX) *s，yp = (Yp-MinY) *s;
[0053]單位像素內(nèi)點(diǎn)的亮度是落在單位像素內(nèi)激光掃描點(diǎn)云個(gè)數(shù)的亮度疊加，設(shè)每有一 個(gè)激光掃描點(diǎn)云轉(zhuǎn)換成像素點(diǎn)(xp，yp)，則該點(diǎn)亮度值增加30% ;
[0054]遍歷當(dāng)前所有的激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)，計(jì)算其對(duì)應(yīng)的平面投影圖像坐標(biāo)，并進(jìn)行亮 度疊加，得到基于點(diǎn)數(shù)的平面投影圖像；
[0055] a4、自動(dòng)獲取最優(yōu)空間分層點(diǎn)云
[0056] 對(duì)生成的N個(gè)平面投影圖像進(jìn)行粗略的直線檢測(cè)、塊狀區(qū)域檢測(cè)和離散點(diǎn)檢測(cè)，選 取直線分布較多、離散點(diǎn)與塊狀區(qū)域較少的區(qū)域作為最優(yōu)空間分層點(diǎn)云，進(jìn)行下一步角點(diǎn) 提取。
[0057] b、最優(yōu)空間分層點(diǎn)云對(duì)生成的平面投影圖像進(jìn)行閾值分割，去掉亮度低的點(diǎn)，即 將最優(yōu)空間分層點(diǎn)云中平面內(nèi)投影方向較稀疏的激光掃描點(diǎn)云去掉；
[0058] 該步驟b具體為：
[0059]采用自適應(yīng)閾值的方法進(jìn)行圖像分割，通過(guò)計(jì)算像素點(diǎn)周?chē)鷧^(qū)域的加權(quán)平均，然 后減去一個(gè)常數(shù)來(lái)得到自適應(yīng)閾值；
[0060] 對(duì)得到的平面投影圖像進(jìn)行閾值分割得到亮度較大的區(qū)域，該區(qū)域即對(duì)應(yīng)激光掃 描點(diǎn)云中垂直于Xy平面的單位范圍內(nèi)豎直方向有較多點(diǎn)的數(shù)據(jù)，符合建筑物墻壁豎直方向 上有較多點(diǎn)的特征。
[0061] c、對(duì)平面投影圖像中亮度較高的區(qū)域進(jìn)行直線檢測(cè)，提取出有直線特性的線段；
[0062] 該步驟c具體為：
[0063] cl、圖像細(xì)化
[0064]對(duì)閾值分割后的平面投影圖像進(jìn)行圖像細(xì)化處理，排除掉同一位置多條直線對(duì)角 點(diǎn)提取的影響；
[0065] c2、直線檢測(cè)
[0066] 對(duì)閾值分割后的平面投影圖像進(jìn)行直線檢測(cè)，這些直線有可能是建筑物墻壁，記 錄下這些直線段的端點(diǎn)信息，設(shè)直線段的集合為L(zhǎng)，直線段分別為h、l 2、l3……InJPLel1, I2,13 . . . Ino
[0067] d、提取出的直線線段分類(lèi)合并，去掉冗余和不符合建筑物墻壁的線段；
[0068] 該步驟d具體為：
[0069] dl、直線線段分類(lèi)
[0070]首先進(jìn)行粗分組:遍歷所有直線段N1為直線段集合的項(xiàng)數(shù)，求其與平 面投影圖像坐標(biāo)X軸正方向的夾角ak，其中ak單位是度％在直線段集合L中任取一條直線段 lx，與直線段集合L中的其他直線段I k的X軸方向的夾角αχ做比較，其中(^單位也是度％ Kk 彡Ni，k乒X，如果有|ax-ak| <3°，且Ix與Ik的端點(diǎn)的最小距離小于l*s，則將Ik與Ix歸為一組， 遍歷完畢得到一組新的包括Ix在內(nèi)的夾角相差3°內(nèi)的直線段集合，設(shè)新的直線段集合為L(zhǎng)x; 直線段集合L = L-Lx,繼續(xù)在直線段集合L中取一條新的ly，Ky彡Ni-Len(Lx)，其中Len(L x) 為集合Lx的項(xiàng)數(shù);重復(fù)上述過(guò)程得到一組新的包括Iy在內(nèi)的夾角相差3°內(nèi)且端點(diǎn)相聚較近 的直線段集合L y;按照上述過(guò)程對(duì)直線段集合L中剩余的直線段做分組，得到一系列的直線 段集合：- L: · H、、；
[0071] d2、對(duì)上述直線段組集合的每一項(xiàng)Lj進(jìn)一步細(xì)分組，I < jSN2:計(jì)算Lj中直線段與 平面投影圖像坐標(biāo)X軸正方向的夾角的平均值比;在直線段集合Lj中任取一條1#，計(jì)算該線 段的中點(diǎn)P如遍歷L遇內(nèi)的其他直線段1~計(jì)算線段的中點(diǎn)p如基于咖和A構(gòu)建一條直線 lj U'，計(jì)算點(diǎn)Pjx與1扣'的垂距djU;設(shè)置垂距閾值dth = 0.25*s;如果有dju<dth，則將Iju與Ijx歸 為一組，遍歷完畢得到一組包括I jx在內(nèi)的垂距小于閾值的直線段集合，設(shè)該直線段集合為 Ljx;則剩余直線段集合Lj = Lj-Ljx;繼續(xù)在直線段集合L沖取一條新的ljy，重復(fù)上述過(guò)程得 到一組新的包括I jy在內(nèi)的垂距小于垂距閾值的直線段集合Ljy;按照上述過(guò)程對(duì)Lj中剩余的 直線段做分組，最終將Lj轉(zhuǎn)換為一系列的直線段集合:Ljl，Lj2，Lj3. . .Ljm;
[0072] Lj的每一組按照上述的細(xì)分組的方法轉(zhuǎn)換為直線段集合，1彡u'彡m'，m'為L(zhǎng)JU， 的項(xiàng)數(shù)；
[0073] d3、將每一組直線段進(jìn)行單一化處理，轉(zhuǎn)為一條直線段；
[0074] 遍歷Lw的每一項(xiàng)，即一組直線段:計(jì)算Lw中直線段斜率的平均值SJU，；
[0075] 如果I Si I <1，則基于平面投影圖像坐標(biāo)X軸進(jìn)行單一化處理：
[0076] 遍歷Lju1中所有直線段的端點(diǎn)坐標(biāo)p(x，y)，獲得X軸坐標(biāo)值最小的坐標(biāo)PjU，min和X軸 坐標(biāo)值最大的坐標(biāo)PjYmax，倉(cāng)Il建為唯一的直線段lju〃 ；
[0077] 否則基于Y軸進(jìn)行單一化處理:遍歷LW中所有直線段的端點(diǎn)坐標(biāo)p(x，y)，獲得Y軸 坐標(biāo)值最小的坐標(biāo)PjYmin和Y軸坐標(biāo)值最大的坐標(biāo)PjYmax，創(chuàng)建為唯一直線段lju〃 ；
[0078] 最終得到單一化處理后的唯一直線段Iw '組成的集合L'。
[0079] e、分析這些線段的相對(duì)位置關(guān)系和相交角度，篩選出相交產(chǎn)生符合建筑物角點(diǎn)特 征的線段，并求這些線段相交產(chǎn)生的角點(diǎn)在平面投影圖像中的坐標(biāo)；
[0080] 該步驟e具體為：
[0081] el、在直線段集合1/中任取一條直線段lx'，依次與直線段集合L'中的其他直線段 Γ做比較：如果兩直線段對(duì)應(yīng)直線的夾角3>^^，其中，δ為銳角或直角，Sth為垂直夾角閾 值，且l x'與Γ的端點(diǎn)的最小距離小于指定距離dth，則計(jì)算兩直線段對(duì)應(yīng)直線的交點(diǎn)ρ'；遍 歷完畢得到一組交點(diǎn)集合P x將lx'從集合L'中移除;在新的集合L'中任取一條直線段1/，重 復(fù)上述過(guò)程計(jì)算得到一組交點(diǎn)集合P y;按照上述過(guò)程繼續(xù)對(duì)L'中剩余的直線段進(jìn)行判斷和 求交，得到一系列的交點(diǎn)組的集合Pi，P2，P 3.. .Pn;
[0082] e2、將交點(diǎn)組的集合P1J2J3. ..Pr^組的點(diǎn)Pr組成唯一的點(diǎn)集合P'，1彡r彡η。
[0083] f、根據(jù)角點(diǎn)在平面投影圖像中的坐標(biāo)計(jì)算角點(diǎn)目標(biāo)的空間位置信息。
[0084]該步驟f具體為：
[0085] 建筑物角點(diǎn)坐標(biāo)設(shè)為Pr (xr，yr)，則對(duì)應(yīng)的激光掃描點(diǎn)云坐標(biāo)(Xr，Yr，Zr)為:Xr = xr/s+MinX，Yr = yr/s+MinY，Z軸方向取對(duì)激光掃描點(diǎn)云進(jìn)行空間分層時(shí)Z方向的中間值;求 出的激光掃描點(diǎn)云坐標(biāo)(Xr，Yr，Zr)即為建筑物角點(diǎn)的空間位置。
[0086]當(dāng)然，以上說(shuō)明僅僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例，本發(fā)明并不限于列舉上述實(shí)施例，應(yīng) 當(dāng)說(shuō)明的是，任何熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員在本說(shuō)明書(shū)的教導(dǎo)下，所做出的所有等同替代、明 顯變形形式，均落在本說(shuō)明書(shū)的實(shí)質(zhì)范圍之內(nèi)，理應(yīng)受到本發(fā)明的保護(hù)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 車(chē)載激光掃描點(diǎn)云中建筑物角點(diǎn)空間位置自動(dòng)提取方法，其特征在于，包括如下步 驟： a、 根據(jù)局部建筑物的高度自動(dòng)獲取局部范圍內(nèi)在豎直方向上的空間分層點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對(duì) 空間分層點(diǎn)云進(jìn)行平面投影;根據(jù)空間分層點(diǎn)云的范圍與空間分層點(diǎn)云的平面坐標(biāo)將離散 的車(chē)載激光掃描點(diǎn)云投影到平面，用單位像素中激光掃描點(diǎn)云數(shù)量定義像素的亮度值，轉(zhuǎn) 換成平面投影圖像，并自動(dòng)獲取最優(yōu)空間分層點(diǎn)云； b、 最優(yōu)空間分層點(diǎn)云對(duì)生成的平面投影圖像進(jìn)行閾值分割，去掉亮度低的點(diǎn)，即將最 優(yōu)空間分層點(diǎn)云中平面內(nèi)投影方向較稀疏的激光掃描點(diǎn)云去掉； c、 對(duì)平面投影圖像中亮度較高的區(qū)域進(jìn)行直線檢測(cè)，提取出有直線特性的線段； d、 提取出的直線線段分類(lèi)合并，去掉冗余和不符合建筑物墻壁的線段； e、 分析這些線段的相對(duì)位置關(guān)系和相交角度，篩選出相交產(chǎn)生符合建筑物角點(diǎn)特征的 線段，并求這些線段相交產(chǎn)生的角點(diǎn)在平面投影圖像中的坐標(biāo)； f、 根據(jù)角點(diǎn)在平面投影圖像中的坐標(biāo)計(jì)算角點(diǎn)目標(biāo)的空間位置信息。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的車(chē)載激光掃描點(diǎn)云中建筑物角點(diǎn)空間位置自動(dòng)提取方法，其 特征在于，所述步驟a具體為： al、豎直方向空間分層點(diǎn)云自動(dòng)提取 根據(jù)實(shí)際建筑物空間高度分布對(duì)現(xiàn)有的激光掃描點(diǎn)云進(jìn)行提?。? 首先對(duì)激光掃描點(diǎn)云按照豎直方向整體分層，每5m分一個(gè)點(diǎn)云層，獲取局部范圍內(nèi)在 豎直方向上的一系列空間分層點(diǎn)云數(shù)據(jù)； 依次對(duì)上述空間分層點(diǎn)云進(jìn)行平面投影、生成基于點(diǎn)數(shù)的平面投影圖像，即： a2、平面投影 以激光掃描點(diǎn)云的xy軸對(duì)應(yīng)的平面為投影面，激光掃描點(diǎn)云的z軸方向的負(fù)方向?yàn)橥?影方向，對(duì)激光掃描點(diǎn)云進(jìn)行投影，將建筑物、道路和桿狀地物投影到投影坐標(biāo)系下； a3、生成基于點(diǎn)數(shù)的平面投影圖像 根據(jù)當(dāng)前激光掃描點(diǎn)云的范圍，設(shè)任意一個(gè)激光掃描點(diǎn)云坐標(biāo)為(Xp，Yp，Zp)，當(dāng)前激 光掃描點(diǎn)云范圍為{1丨1^此1^^112，1^^，1&^，1&?2}，對(duì)應(yīng)平面投影圖像的像素坐標(biāo)為 (xp，yp)，縮放精度為s;則任意一個(gè)激光掃描點(diǎn)云坐標(biāo)(Χρ，Υρ，Ζρ)對(duì)應(yīng)平面投影圖像的像 素坐標(biāo)(xp，yp)分別是：xp = (Xp-MinX)*s，yp = (Yp-MinY)*s; 單位像素內(nèi)點(diǎn)的亮度是落在單位像素內(nèi)激光掃描點(diǎn)云個(gè)數(shù)的亮度疊加，設(shè)每有一個(gè)激 光掃描點(diǎn)云轉(zhuǎn)換成像素點(diǎn)(xp，yp)，則該點(diǎn)亮度值增加30% ; 遍歷當(dāng)前所有的激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)，計(jì)算其對(duì)應(yīng)的平面投影圖像坐標(biāo)，并進(jìn)行亮度疊 加，得到基于點(diǎn)數(shù)的平面投影圖像； a4、自動(dòng)獲取最優(yōu)空間分層點(diǎn)云 對(duì)生成的N個(gè)平面投影圖像進(jìn)行粗略的直線檢測(cè)、塊狀區(qū)域檢測(cè)和離散點(diǎn)檢測(cè)，選取直 線分布較多、離散點(diǎn)與塊狀區(qū)域較少的區(qū)域作為最優(yōu)空間分層點(diǎn)云，進(jìn)行下一步角點(diǎn)提取。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的車(chē)載激光掃描點(diǎn)云中建筑物角點(diǎn)空間位置自動(dòng)提取方法，其 特征在于，所述步驟d具體為： dl、直線線段分類(lèi) 首先進(jìn)行粗分組:遍歷所有直線段lk，1 SkSNi，他為直線段集合的項(xiàng)數(shù)，求其與平面投 影圖像坐標(biāo)X軸正方向的夾角ak，其中Qk單位是度％在直線段集合L中任取一條直線段l x，與 直線段集合L中的其他直線段lk的X軸方向的夾角αχ做比較，其中αχ單位是度° 乒X，如果有|ax-ak| <3°，且lx與lk的端點(diǎn)的最小距離小于l*s，則將lk與lx歸為一組，遍歷完 畢得到一組新的包括lx在內(nèi)的夾角相差3°內(nèi)的直線段集合，設(shè)新的直線段集合為L(zhǎng)x;直線段 集合L = L-Lx，繼續(xù)在直線段集合L中取一條新的1 y，1彡y彡Ni-Len (Lx)，其中Len (Lx)為集合 Lx的項(xiàng)數(shù);重復(fù)上述過(guò)程得到一組新的包括ly在內(nèi)的夾角相差3°內(nèi)且端點(diǎn)相聚較近的直線 段集合L y;按照上述過(guò)程對(duì)直線段集合L中剩余的直線段做分組，得到一系列的直線段集 合：Ll，L2，L3 · · · LN2 ; d2、對(duì)上述直線段組集合的每一項(xiàng)b進(jìn)一步細(xì)分組，計(jì)算b中直線段與平面 投影圖像坐標(biāo)X軸正方向的夾角的平均值比;在直線段集合b中任取一條1#，計(jì)算該線段的 中點(diǎn)Pjx;遍歷Lj組內(nèi)的其他直線段1 jU，計(jì)算線段的中點(diǎn)pjU;基于pjU和β」構(gòu)建一條直線1 jU'， 計(jì)算點(diǎn)Pjx與ljU'的垂距djU;設(shè)置垂距閾值dth = 0.25*s;如果有djU<dth，則將ljU與ljx歸為一 組，遍歷完畢得到一組包括1#在內(nèi)的垂距小于閾值的直線段集合，設(shè)該直線段集合為L(zhǎng) JX; 則剩余直線段集合b = b-Ljx;繼續(xù)在直線段集合k中取一條新的1 ，重復(fù)上述過(guò)程得到一 組新的包括1#在內(nèi)的垂距小于垂距閾值的直線段集合Ljy;按照上述過(guò)程對(duì)b中剩余的直線 段做分組，最終將Lj轉(zhuǎn)換為一系列的直線段集合:Ljl，Lj2，Lj3. . .Ljm; Lj的每一組按照上述細(xì)分組的方法轉(zhuǎn)換為直線段集合LW，m'為L(zhǎng)W的項(xiàng)數(shù)； d3、將每一組直線段進(jìn)行單一化處理，轉(zhuǎn)為一條直線段； 遍歷Lw的每一項(xiàng)，即一組直線段:計(jì)算Lw中直線段斜率的平均值Sw ; 如果|SW|<1，則基于X軸進(jìn)行單一化處理:遍歷LW中所有直線段的端點(diǎn)坐標(biāo)p(x，y)， 獲得X軸坐標(biāo)值最小的坐標(biāo)Pju，min和X軸坐標(biāo)值最大的坐標(biāo)Pju， max，創(chuàng)建為唯一的直線段 1JU"; 否則基于Y軸進(jìn)行單一化處理:遍歷LW中所有直線段的端點(diǎn)坐標(biāo)p(x，y)，獲得Y軸坐標(biāo) 值最小的坐標(biāo)PjYmin和Y軸坐標(biāo)值最大的坐標(biāo)PjYmax，創(chuàng)建為唯一直線段lju〃 ； 最終得到單一化處理后的唯一直線段i組成的集合L'。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的車(chē)載激光掃描點(diǎn)云中建筑物角點(diǎn)空間位置自動(dòng)提取方法，其 特征在于，所述步驟e具體為： el、在直線段集合1/中任取一條直線段lx'，依次與直線段集合L'中的其他直線段Γ做 比較:如果兩直線段對(duì)應(yīng)直線的夾角δ>δ*，其中，δ為銳角或直角，Sth為垂直夾角閾值，且 lx'與Γ的端點(diǎn)的最小距離小于指定距離dth，則計(jì)算兩直線段對(duì)應(yīng)直線的交點(diǎn)p'；遍歷完畢 得到一組交點(diǎn)集合P x將lx'從集合L'中移除;在新的集合L'中任取一條直線段1/，重復(fù)上述 過(guò)程計(jì)算得到一組交點(diǎn)集合P y;按照上述過(guò)程繼續(xù)對(duì)1/中剩余的直線段進(jìn)行判斷和求交， 得到一系列的交點(diǎn)組的集合Pi，P2，P 3.. .Pn; e2、將交點(diǎn)組的集合PiPlPs. . .?"各組的點(diǎn)Pr組成唯一的點(diǎn)集合P'，1彡r彡η。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK106056659SQ201610368081
【公開(kāi)日】2016年10月26日
【申請(qǐng)日】2016年5月27日
【發(fā)明人】劉如飛, 田茂義, 盧秀山, 劉甜, 曲杰卿, 侯海龍
【申請(qǐng)人】山東科技大學(xué)