[发明专利]一种基于轮廓的建筑物点云模型底图配准方法

说明书

技术领域：

本发明属于计算机视觉技术领域，涉及一种基于轮廓的建筑物点云模型底图配准方法，具体涉及一种点云模型结构分析、图像轮廓提取及匹配的建筑物点云模型和底图配准方法。

背景技术：

在三维重建中，围绕建筑物拍摄多角度图像序列，能够重建得到较好的点云模型。但是，这些点云模型各自处于独立的坐标系中，不能直接构成建筑群。而独立的建筑物模型场景展示能力较弱，不能有效表达整个建筑群的空间位置关系。因此，需要将建筑群内独立的建筑物点云模型有机融合为一个整体，才能实现整个三维场景的直观展示，体现空间展示的优点。直接从图像序列重建得到的建筑物点云模型仅由一系列具有形状约束的空间离散点的构成，该模型的方向、尺度等几何信息仅在当前局部坐标系下起作用，相对世界坐标系只能保证整体形状一致性。传统的点云模型展示形式为各建筑物模型独立显示，并未将整个大场景联合起来，空间描述能力较弱，不能很好发挥三维展示的特点。一些地理信息系统(GIS)也可将三维模型放置于虚拟地球等地理平台上进行展示，不过放置的过程需要提供大量人工交互以实现空间对准，整个过程自动化程度很低，不利于实际应用。尤其是面对大量模型需要配准的情况，巨大的交互工作量需要消耗大量的时间和精力。

发明内容：

本发明的目的是针对以上问题，提供一种基于轮廓的建筑物点云模型底图配准方法，通过建筑物点云模型结构分析、底图轮廓提取和基于轮廓匹配的建筑物点云模型与底图配准相关技术，实现点云模型与底图之间的空间对齐，最终实现点云模型在底图上的自动放置。

本发明方法的思想是通过对三维重建得到的建筑物点云模型进行结构分析，自动检测当前模型的姿态，最终实现点云模型坐标的归一化，并在此基础上得到当前建筑物的点云俯视轮廓线条图；对重建建筑所在区域的遥感图像进行轮廓分析，自动检测得到底图的轮廓线条；根据重建建筑的轮廓线条估计当前建筑的结构拐点，然后借助轮廓匹配信息实现点云模型与卫星底图间的空间对齐，得到从点云模型到卫星底图间的映射矩阵，自动实现建筑物点云模型在卫星底图上的放置。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于轮廓的建筑物点云模型底图配准方法，包括以下步骤：

步骤一、通过以下步骤进行建筑物点云模型俯视轮廓线条提取：

步骤1.1对建筑物点云模型进行姿态估计；

步骤1.2通过以下步骤根据建筑物点云模型z轴方向对其俯视轮廓进行检测：

步骤1.2.1对点云模型在世界坐标系下进行姿态矫正，然后对姿态矫正后的点云模型在XOY平面上投影得到当前建筑物点云模型的俯视图；

步骤1.2.2在俯视图中根据四叉树分割方法检测出模型的轮廓；

步骤1.2.3通过改进的LSD算法对建筑物点云模型俯视轮廓图做边缘检测，得到建筑物的俯视边界线条，即建筑物的俯视轮廓：

步骤二、通过改进的LSD算法对建筑物遥感影像进行基于线特征的轮廓提取；

步骤三、通过以下步骤进行基于轮廓匹配的建筑物点云模型与底图配准：

步骤3.1通过以下步骤筛选经过步骤2.3后得到的所有线段：

步骤3.1.1针对点云模型俯视图l_o和卫星底图l_b，根据现代化建筑俯视图自身的轮廓特性，将属于当前建筑轮廓所有的线条聚类为两个近似垂直的簇，同时将不属于这两个簇的线段视为噪声线条，予以剔除；

步骤3.1.2求出l_o中所有线条的平均长度，如果存在线条长度小于平均长度的倍，则剔除；为预定的点云模型俯视图噪声线条阈值；

步骤3.1.3求出l_b中所有线条的平均长度，如果存在线条长度小于平均长度的倍，则剔除；为预定的卫星底图噪声线条阈值；

步骤3.2对经步骤3.1处理后得到的线段通过下述过程找出鲁棒性高的线段交点，即轮廓拐点：

对于检测得到的两个近似垂直的线段簇和取C₁中的线段其两个端点分别为和那么所在直线和C₂中所有线段所在直线均有交点，对于C₂中任意一条线段首先判定和中哪一个点距离所在直线最近；若距离所在直线较近，则将线段和所在直线的交点记为线段在端的交点，反之则记为线段在端的交点；线段在端的交点的能量函数为

和分别在C₂中检测得到的最小能量值对应的交点即为当前线段的端点，也是需要保留的备选轮廓拐点；

步骤3.3通过以下步骤找到匹配轮廓拐点，然后计算仿射矩阵：