影像密集匹配點(diǎn)云的單體化提取

陳 宇，徐 青，姚富山，施群山，呂 亮，盧萬(wàn)杰

(信息工程大學(xué)，河南 鄭州 450001)

影像密集匹配點(diǎn)云的單體化提取

陳 宇，徐 青，姚富山，施群山，呂 亮，盧萬(wàn)杰

(信息工程大學(xué)，河南 鄭州 450001)

以傾斜影像密集匹配點(diǎn)云數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，提出了一種快速提取建筑物單體點(diǎn)云模型的方法。首先通過(guò)過(guò)濾地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)地物分離，采用高程頻率直方圖確定植被點(diǎn)云的高程區(qū)間并予以剔除。然后采用基于密度的聚類分析算法對(duì)剩余建筑物頂部點(diǎn)云進(jìn)行了聚類。最后根據(jù)每棟獨(dú)立建筑物屋頂點(diǎn)云的坐標(biāo)范圍，從原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取了每棟獨(dú)立建筑物的完整點(diǎn)云，實(shí)現(xiàn)了對(duì)于傾斜影像密集匹配點(diǎn)云的單體化提取。

傾斜影像；密集匹配點(diǎn)云；聚類分析；高程頻率直方圖；單體化

傾斜攝影技術(shù)通過(guò)在同一飛行平臺(tái)上搭載多臺(tái)傳感器，同時(shí)從一個(gè)垂直、4個(gè)傾斜等多個(gè)不同的角度采集影像，獲取包括建筑物多面高分辨率影像在內(nèi)的更加全面的地物信息[1]，是國(guó)際測(cè)繪領(lǐng)域近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一項(xiàng)高新技術(shù)，在智慧城市三維地理空間建模中發(fā)揮了重大作用。而在傾斜攝影的高效和降低生產(chǎn)成本的優(yōu)越性之外，行業(yè)用戶對(duì)傾斜攝影的性能要求不斷提高，更加期望后續(xù)單體化、屬性掛接、數(shù)據(jù)修改、傾斜三維模型網(wǎng)絡(luò)發(fā)布、移動(dòng)端等高級(jí)功能，其中單體化功能作為建筑物屬性編輯的基礎(chǔ)功能，在構(gòu)建三維地理信息模型時(shí)有著不可或缺的重要性。

目前主流的單體化方法主要是對(duì)傾斜影像DSM模型進(jìn)行切割或疊加矢量底面。泰瑞與Skyline公司的軟件CityBulider實(shí)現(xiàn)了對(duì)傾斜模型的切割[2]；超圖公司則實(shí)現(xiàn)了疊加矢量面，在渲染層面實(shí)現(xiàn)了單體化[3]。

相對(duì)于傳統(tǒng)的垂直航空影像，傾斜影像存在著地物分辨率變化大、旋轉(zhuǎn)、幾何變形大、地物遮擋等特點(diǎn)[4]，經(jīng)過(guò)傾斜影像密集匹配所得到的點(diǎn)云保存了影像中實(shí)體的立面信息，相比較于激光雷達(dá)點(diǎn)云來(lái)說(shuō)具有密度大、信息量豐富、自帶顏色等優(yōu)勢(shì)，從點(diǎn)云入手進(jìn)行單體化提取，為傾斜影像建模單體化與信息重建提供了新的思路與方向。

一、建筑物點(diǎn)云的單體化提取方法

從點(diǎn)云數(shù)據(jù)入手進(jìn)行建筑物單體化提取，在一定程度上避免了DSM模型分割時(shí)可能會(huì)有的建筑物邊緣鋸齒化問(wèn)題，不需要疊加配套的矢量面，在數(shù)據(jù)處理時(shí)可操作空間相對(duì)寬松，同時(shí)在三維重建的過(guò)程中也易于移動(dòng)和修改。

經(jīng)由傾斜影像密集匹配所生產(chǎn)出的點(diǎn)云數(shù)據(jù)高程信息準(zhǔn)確，并且存在空間分布形態(tài)離散化、紋理信息豐富化、點(diǎn)云位置不均化等特點(diǎn)。對(duì)此本文在文獻(xiàn)[5]提出的點(diǎn)云分割方法的基礎(chǔ)上提出了一種基于密集匹配點(diǎn)云的建筑物單體化提取方法，通過(guò)設(shè)定高程閾值過(guò)濾植被、地面及道路點(diǎn)云，對(duì)剩余點(diǎn)云進(jìn)行基于密度的聚類分析。通過(guò)提取出的模型頂部點(diǎn)云估算模型在XOY平面的范圍，反向提取濾掉的點(diǎn)云，從而完成建筑物點(diǎn)云模型的單體提取。該方法具體步驟如圖1所示。

圖1 建筑物點(diǎn)云單體提取步驟

1. 基于高程統(tǒng)計(jì)方法的點(diǎn)云數(shù)據(jù)過(guò)濾

在實(shí)際的地形中，建筑物等地物和地表面之間最顯著的區(qū)別在于高程差異。在地勢(shì)較為平坦的區(qū)域，尤其是城市區(qū)域，規(guī)則的地表面點(diǎn)云將建筑物等地物連成一體。因此，可以根據(jù)點(diǎn)云高程分布形態(tài)的變化通過(guò)迭代的方法將地表濾除[6]以達(dá)到地物分離的效果。

本文借鑒LiDAR點(diǎn)云濾波的方法，采用第三勢(shì)差的描述方式，對(duì)地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾處理，其表達(dá)式為

(1)式中，k為第三勢(shì)差；N為點(diǎn)云的總數(shù)；hi為第i點(diǎn)的高程；i∈{1,2,…，N};σ為樣本標(biāo)準(zhǔn)差；μa為樣本均值。

對(duì)于突出地物較多的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，k值大于0；對(duì)于地面凹陷較多的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，k值小于0；而由地面點(diǎn)組成的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，高程分布均勻，k值等于0。因此，通過(guò)不斷迭代濾除高程最低點(diǎn)，直到k符合要求(大于0)，就可以將地面點(diǎn)清除。

對(duì)于平坦地區(qū)(如城市地區(qū))而言，裸露地面點(diǎn)的高程很接近，而地物點(diǎn)通常高矮不一。植被點(diǎn)由于高程較為統(tǒng)一，在高程頻率直方圖上表現(xiàn)為一個(gè)較明顯的波峰，且因植被高度與建筑物高度的差異性，該波峰較容易辨識(shí)，凡在此高程區(qū)間內(nèi)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)即可被暫時(shí)當(dāng)作植被點(diǎn)，予以剔除。

2. 獨(dú)立建筑物頂部點(diǎn)云提取

通過(guò)對(duì)地面點(diǎn)和植被點(diǎn)的剔除，剩余點(diǎn)云屬于已經(jīng)相互分離的建筑物頂部模型。本文通過(guò)對(duì)剩余點(diǎn)云進(jìn)行基于密度的聚類分割，可以對(duì)每塊建筑物頂部模型進(jìn)行獨(dú)立提取。

(1) DBSCAN聚類分析算法

聚類分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，目的是捕獲數(shù)據(jù)的自然結(jié)構(gòu)，從而將數(shù)據(jù)劃分為有意義的組。基于密度的聚類算法可以彌補(bǔ)層次聚類算法和劃分式聚類算法只能發(fā)現(xiàn)凸形聚類簇的不足，即可發(fā)現(xiàn)各種任意形狀的聚類簇。其核心思想是用一個(gè)點(diǎn)鄰域內(nèi)的鄰居點(diǎn)數(shù)衡量該點(diǎn)所在空間的密度。基于密度的聚類分析代表算法有：DBSCAN[7]、OPTICS[8]、DENCLUE[9]等算法。

DBSCAN是一種典型的基于密度聚類的方法[9]，十分適合密集匹配點(diǎn)云數(shù)據(jù)密度差異較小的特點(diǎn)，不需要事先指定簇的數(shù)目，可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，能夠找出數(shù)據(jù)中的噪音，并且其聚類結(jié)果幾乎不依賴于節(jié)點(diǎn)的遍歷順序。該算法中只有兩個(gè)重要參數(shù)：Eps和MinPts，前者為定義密度時(shí)的領(lǐng)域半徑，后者為定義核心點(diǎn)時(shí)的閾值。為方便起見(jiàn)，本文將Eps和MinPts分別簡(jiǎn)記為ε和M。

(2) DBSCAN算法描述

DBSCAN算法的核心思想可描述為：從某個(gè)選定的核心點(diǎn)出發(fā)，不斷向密度可達(dá)的區(qū)域擴(kuò)張，從而得到一個(gè)包含核心點(diǎn)和邊界點(diǎn)的最大化區(qū)域，區(qū)域中任意兩點(diǎn)密度相連。其中核心點(diǎn)、邊界點(diǎn)與噪音點(diǎn)的關(guān)系描述如圖2所示。

圖2 核心點(diǎn)、邊界點(diǎn)、噪音點(diǎn)的關(guān)系

考慮數(shù)據(jù)集合X={x(1),x(2),…,x(N)}。DBSCAN算法的目標(biāo)是將數(shù)據(jù)集合X分成K個(gè)簇及噪音點(diǎn)集合，為此，引入簇標(biāo)記數(shù)組

(2)

由此，DBSCAN算法的目標(biāo)就是生成標(biāo)記數(shù)組mi，i=1,2,…,N，而K即為(mi)(i=1,2，…,N)中互異的非負(fù)數(shù)的個(gè)數(shù)。其算法描述如下：

步驟1 初始化

1) 給定參數(shù)ε和M；

2) 生成以ε為半徑的i的鄰域N∈(i),i=1,2,…,N；

3) 令k=1；mi=0,i=1,2,…,N；

4) 令I(lǐng)={1，2，…，N}。

步驟2 生成簇標(biāo)記數(shù)組

WHILE(I≠φ)

{

從Ι中任取一個(gè)元素i，并令I(lǐng)≡I/{i}。

IF(mi=0)∥即i號(hào)節(jié)點(diǎn)還沒(méi)有被處理過(guò)

{

1) 初始化T≡N∈(i)

2) 若|T|

①令mi=k。(將i號(hào)節(jié)點(diǎn)歸屬于第k個(gè)聚類)

② WHILE(T≠φ)

{

(a) 從T中任取元素J，并令T≡T/{j}。

(b) 若mj=0或-1，則令mj=k。

}

③ 令k=k+1(第k個(gè)聚類已經(jīng)完成，開(kāi)始下一個(gè)聚類)。

}

}

3. 獨(dú)立建筑物模型的范圍與完整點(diǎn)云提取

利用過(guò)濾點(diǎn)云數(shù)據(jù)與密度聚類分析提取的獨(dú)立建筑物點(diǎn)云，由于高度直方圖的原因過(guò)濾掉了模型中部與底部的點(diǎn)云，需通過(guò)建筑物頂部點(diǎn)云確定建筑物范圍，再?gòu)那宄舻孛纥c(diǎn)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取建筑物全部點(diǎn)云。具體步驟如下：

1) 對(duì)提取出的獨(dú)立點(diǎn)云進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，確定每個(gè)點(diǎn)云簇的X和Y的最大最小值。

2) 根據(jù)確定的范圍，在無(wú)地面點(diǎn)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取范圍內(nèi)點(diǎn)云。

3) 判斷提取出的點(diǎn)云模型的最低點(diǎn)高程，有些建筑底部樓層面積會(huì)遠(yuǎn)大于頂部，需要根據(jù)情況擴(kuò)大提取范圍。

二、試驗(yàn)結(jié)果

試驗(yàn)影像采用中航四維公司的運(yùn)五飛機(jī)搭載微軟公司UCOP傾斜相機(jī)進(jìn)行采集，采用UCO相機(jī)平臺(tái)，10個(gè)鏡頭(包括2個(gè)全色鏡頭、1個(gè)RGB彩色鏡頭、1個(gè)近紅外鏡頭和6個(gè)傾斜鏡頭)，中心區(qū)域航向重疊為80%，旁向重疊為80%。對(duì)于傾斜影像的空三處理與密集匹配采用smart3Dcapture軟件，最后獲得20像素分辨率的小范圍區(qū)域las點(diǎn)云文件，如圖3所示。

圖3 點(diǎn)云文件

1. 地面點(diǎn)去除結(jié)果

本文對(duì)圖3中的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行地面點(diǎn)的去除，進(jìn)行迭代過(guò)濾之后得到建筑物區(qū)域及植被區(qū)域的分離點(diǎn)云，如圖4所示，其中規(guī)則圖形為建筑物，其余為植被與噪聲。

圖4 建筑物區(qū)域與植被區(qū)域的分離點(diǎn)云

2. 高程頻率直方圖

試驗(yàn)結(jié)果中地面點(diǎn)的高程頻率直方圖如圖5所示。

圖5 高程頻率直方圖

由圖5可見(jiàn)，低高程點(diǎn)云(包含大部分植被)基本分布在3～10 m區(qū)間范圍內(nèi)。對(duì)于地物復(fù)雜、地勢(shì)平緩的區(qū)域，該高程區(qū)間符合實(shí)際情況。以此直方圖為依據(jù)設(shè)定閾值為10 m，可以獲取剔除結(jié)果如圖6所示。

圖6 剔除結(jié)果

該地區(qū)正射影像如圖7所示。

圖7 正射影像

3. 基于密度的聚類分析

根據(jù)植被剔除結(jié)果，通過(guò)對(duì)試驗(yàn)區(qū)域大小、點(diǎn)云建筑物間位置關(guān)系與密集匹配點(diǎn)云選點(diǎn)精度進(jìn)行判定，本文選定ε為5，M為14，所得聚類結(jié)果如圖8所示。

圖8 聚類分析結(jié)果

4. 獨(dú)立模型范圍提取

對(duì)聚類后的每一個(gè)簇進(jìn)行范圍分析，提取點(diǎn)云簇坐標(biāo)中的X和Y的最大最小值，能夠確定每棟建筑物的實(shí)際位置。所得結(jié)果在WGS-84坐標(biāo)下的位置見(jiàn)表1。

表1 各點(diǎn)云簇范圍 m

5. 完整建筑物點(diǎn)云提取

通過(guò)已經(jīng)得到的每棟建筑物的位置，如圖9所示，可以從過(guò)濾掉地面的原始點(diǎn)云中提取每棟建筑物的完整點(diǎn)云。

6. 試驗(yàn)總結(jié)

本次試驗(yàn)所用數(shù)據(jù)來(lái)自于大同市城區(qū)某小區(qū)的傾斜影像，該小區(qū)地表面較為平坦，建筑物類型較為豐富，植被高度較為齊全。經(jīng)過(guò)去除地面點(diǎn)、按高度設(shè)定閾值分割點(diǎn)云、基于密度進(jìn)行聚類分析、獨(dú)立范圍模型提取與建筑物完整點(diǎn)云提取等步驟，所得試驗(yàn)結(jié)果即為單體化提取后建筑物點(diǎn)云模型。通過(guò)試驗(yàn)結(jié)果圖9與圖7試驗(yàn)區(qū)域正射影像的對(duì)比可以看出，經(jīng)本試驗(yàn)提取的建筑物位置和范圍與實(shí)際建筑物位置和范圍基本吻合，而與圖3原始點(diǎn)云的對(duì)比可以看出，在對(duì)試驗(yàn)區(qū)域的原始密集匹配點(diǎn)云進(jìn)行處理之后，該區(qū)域內(nèi)的建筑物點(diǎn)云相互獨(dú)立，確實(shí)達(dá)到了建筑物點(diǎn)云單體化提取的效果。

圖9 完整建筑物點(diǎn)云提取

三、結(jié)束語(yǔ)

本文以傾斜影像密集匹配點(diǎn)云數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，提出了一種快速提取建筑物單體點(diǎn)云模型的方法。

該方法從點(diǎn)云數(shù)據(jù)出發(fā)，避免了以DSM模型為基礎(chǔ)進(jìn)行單體化提取時(shí)存在的邊緣鋸齒化、紋理不可裁、矢量面疊加過(guò)程繁瑣等問(wèn)題，并且充分借鑒了激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的一些方法，在一定程度上提高了數(shù)據(jù)處理的效率，從而實(shí)現(xiàn)了建筑物單體點(diǎn)云的范圍確定與提取。對(duì)大同市某小區(qū)的傾斜影像數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)的結(jié)果表明，提取的建筑物點(diǎn)云很好地符合了建筑物正射影像的位置輪廓，為后期的建筑物構(gòu)建TIN模型與紋理映射提供了很好的數(shù)據(jù)。本文提出的建筑物點(diǎn)云單體提取方法對(duì)居民區(qū)比較實(shí)用，對(duì)于植被資源較為豐富或建筑物上下形狀較為復(fù)雜的區(qū)域可能還有一些局限，在試驗(yàn)結(jié)果中，右下角的建筑物由于同其周圍植被存在相互貼緊、高度一致的問(wèn)題，從而導(dǎo)致其形狀與點(diǎn)云范圍很難分辨，而建筑物周圍也存在一些噪聲點(diǎn)無(wú)法消除，這也是本文需要進(jìn)一步改進(jìn)的地方。

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Single Target Extraction of Dense Matching Point Cloud

CHEN Yu，XU Qing，YAO Fushan，SHI Qunshan，Lü Liang，LU Wanjie

2016-07-21；

陳 宇(1990—)，男，碩士生，研究方向?yàn)閿z影測(cè)量與遙感。E-mail：arbiterchen@163.com

陳宇，徐青，姚富山，等.影像密集匹配點(diǎn)云的單體化提取[J].測(cè)繪通報(bào)，2016(12)：51-55.

10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0400.

P237

B

0494-0911(2016)12-0051-05

修回日期：2016-11-02