2021-4-9 | 城市建筑論文
隨著激光掃描技術(shù)的發(fā)展,城市建筑的點云數(shù)據(jù)已經(jīng)可以被越來越方便地獲得,如圖1所示,但這類數(shù)據(jù)往往存在嚴重的缺失和噪聲,因此從中提取出高層次的結(jié)構(gòu)是十分困難的.這里的高層次結(jié)構(gòu)指的是建筑中的一些結(jié)構(gòu)單元以及它們之間的相似關(guān)系.這些信息是后續(xù)的建筑點云補全[1]和建筑重構(gòu)[2]的重要基礎(chǔ).
基于建筑結(jié)構(gòu)單元的分布大部分是呈一種級聯(lián)或者交錯的形式這一核心觀察,我們在文獻[3]中提出一種城市建筑點云的自適應(yīng)分割方法,以提取建筑點云數(shù)據(jù)的層次化結(jié)構(gòu).目前關(guān)于建筑結(jié)構(gòu)分析方面的工作主要集中在圖像上[4-7],并且依賴于建筑結(jié)構(gòu)單元呈全局規(guī)則格點分布這一很強的先驗假設(shè)[4-5].本文的主要處理對象是三維的建筑點云數(shù)據(jù),與以前局限于全局規(guī)則格點進行分析的工作不同,本文采用一種自適應(yīng)的方法進行建筑結(jié)構(gòu)的分析,從而可以獲得更加靈活的建筑結(jié)構(gòu)表示.本文提出的自適應(yīng)分割的核心思想是使用一系列水平或者豎直的平面對輸入點云數(shù)據(jù)進行劃分,其流程如圖2所示,分割策略基于建筑的一些先驗的知識.
本文通過定義一個懲罰函數(shù)來自動確定初始的分割方向、分割平面的數(shù)目和位置;在分割結(jié)果的基礎(chǔ)上檢測一些相似的子點云塊;利用這些相似信息進一步優(yōu)化初始的分割平面數(shù)目和位置.這種分割操作可以遞歸地進行下去,從而得到輸入建筑點云的一種層次化的表示.這種自適應(yīng)分割的思想還可以用于建筑圖像的分析當中.
1 自適應(yīng)的建筑分割
本文的輸入是無規(guī)則的點云數(shù)據(jù),在預(yù)處理步驟中將該點云數(shù)據(jù)的位置進行矯正,并檢測其中的一些邊界點.以放置水平分割平面為例,對建筑點云的分割策略如下:水平分割平面要盡量避免經(jīng)過豎直的線,但可以盡量經(jīng)過水平的線.基于該分割策略和提取得到的邊界點的信息,定義一個累積函數(shù)Cver(P)來考察豎直線和某一平面P的相交程度,以及另一個累積函數(shù)Chor(P)來考察水平線和平面的相交程度.對于水平分割平面Pz,其懲罰函數(shù)定義為Fz(Pz)=Cver(Pz)-t×Chor(Pz).
以上懲罰函數(shù)給予我們?nèi)绾畏胖盟椒指钇矫娴闹笇?dǎo).我們希望在懲罰函數(shù)較小的地方放置一些分割的平面,為此,計算該懲罰函數(shù)的一些局部極小值點,并把這些點所對應(yīng)的位置作為初始的水平分割平面的位置,如圖3所示.通過類似的方法可以得到一系列初始的豎直分割平面.為了確定分割方向,通過計算2個方向上懲罰函數(shù)極小值點的平均值,并選擇平均值較小的方向作為當前的分割方向.這是一種自適應(yīng)的選擇方式.這些檢測得到的分割平面將當前的建筑點云數(shù)據(jù)分割為一系列子點云塊.
在此基礎(chǔ)上,通過幾何注冊的方法將它們對齊,然后用體素化的方法來檢測子點云塊之間的相似性.由于受到噪聲等的影響,初始的分割平面可能會丟失一些理想的分割平面.本文利用上一步得到的相似關(guān)系,從相似的子點云塊中借用一些分割平面來補全缺失的分割平面,如圖4所示,并優(yōu)化其位置.由于檢測相似關(guān)系和優(yōu)化分割平面是相互依賴的,因此這2步迭代進行直到收斂.為了得到輸入點云數(shù)據(jù)的一種層次化結(jié)構(gòu),對分割出來的子點云塊再次進行上述的自適應(yīng)分割的操作.在這種遞歸(recursive)分割的過程中,通過合并相似的子點云塊使得它們能夠被一致地分割.
2 實驗結(jié)果
采用本文算法,我們對一些不同類型的建筑點云數(shù)據(jù)進行了結(jié)構(gòu)分析,結(jié)果如圖5所示.本文方法通過簡單的修改就可以用于建筑圖像分析中,結(jié)果如圖6所示.