[发明专利]一种基于点云数据的建筑物立面提取方法

说明书

本发明公开了一种基于点云数据的建筑物立面提取方法，包括预处理待提取立面的三维点云数据；基于三维点云数据创建3D霍夫变换的计数器，对所述计数器进行3D高通滤波，基于滤波后的计数器得到所有的潜在平面；创建约束条件对所述潜在平面进行立面约束，获得满足约束条件的平面作为潜在立面；对所述潜在立面进行精炼，去除非立面点云；对精炼后的立面进行立面边界标定；对标定成果再次进行所述立面约束，得到建筑物立面点云。本发明的目的在于提供一种基于点云数据的建筑物立面提取方法，解决的技术问题包括现有技术中3D霍夫变换用于建筑物立面提取时存在的峰值模糊、立面边界混淆等，实现削弱峰值模糊的影响、有效区分立面边界等目的。

技术领域

本发明涉及建筑物立面的图像算法领域，具体涉及一种基于点云数据的建筑物立面提取方法。

背景技术

建筑物是城市场景中人造物体的主要类型。随着城市规划、智慧城市和建筑信息模型(BIM)的不断发展，这些领域对建筑物结构信息及其特征的需求越来越大，要求也越来越高，如何高效和精确获取这些数据以及3D建模所需信息是目前面临的主要问题之一。建筑立面图反应了建筑物表面的几何结构及其特征，不仅能够直接服务于城市旧城改造、城市规划以及智慧城市建设等，还提供了一种简单、灵活的方式来重建大规模3D建筑模型。通过传统测量方法采集建筑立面图成本高昂且效率低下，而三维激光点云提取立面技术以其独有的优势，成为当前建筑物立面提取的热点方法。

现有技术中，本案发明人提出了“一种带约束的建筑物立面正射影像图提取方法”（授权公告号CN113256813B），该方法克服了传统技术依赖人工分割与输入的缺陷，能够实现全自动进行点云分割、全自动的从点云中获取平面。然而发明人在大量的深入研究过程中发现，该方法在实际运用过程中还存在如下弊端：（1）通过3D霍夫变换提取立面时无法达到精度和效率的平衡，角度分辨率每提升1倍，算法运算量和内存开销都将变为原来的4倍，这对于大体量点云数据的处理十分不友好；（2）由于步长设置、数据噪声等原因，特征曲线通常并不严格的相交于一个点，因此3D霍夫变换出现峰值模糊问题，导致立面提取存在较大困难；（3）对于建筑物点云数据而言，由于楼栋之间的紧邻特性，存在难以区分邻近和相似立面边界的问题，即容易存在不同建筑物的相似立面被误认为同一个平面的问题。现有技术中还没有相关研究意识到上述弊端的存在，更无从谈起对这些弊端进行解决。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于点云数据的建筑物立面提取方法，解决的技术问题包括现有技术中3D霍夫变换用于建筑物立面提取时存在的峰值模糊、立面边界混淆等，实现削弱峰值模糊的影响、有效区分立面边界等目的。

本发明通过下述技术方案实现：

一种基于点云数据的建筑物立面提取方法，包括：

预处理待提取立面的三维点云数据；

基于三维点云数据创建3D霍夫变换的计数器，对所述计数器进行3D高通滤波，基于滤波后的计数器得到所有的潜在平面；

创建约束条件对所述潜在平面进行立面约束，获得满足约束条件的平面作为潜在立面；

对所述潜在立面进行精炼，去除非立面点云；

对精炼后的立面进行立面边界标定；

对标定成果再次进行所述立面约束，得到建筑物立面点云。

针对现有技术中建筑物立面提取时存在的峰值模糊、立面边界混淆等问题，本发明提出一种基于点云数据的建筑物立面提取方法，本方法首先对待提取立面的三维点云进行预处理，然后引入3D霍夫变换（3D Hough Transform），创建3D霍夫变换的计数器（accumulator）。