蚁群算法的建筑立面点云数据提取.pdfVIP

第 37卷 第 11期 武 汉 大 学 学 报 ·信 息 科 学 版 Vo1．37No．11 2012年 11月 GeomaticsandInformationScienceofW uhanUniversity NOV．2012 文章编号 ：1671-8860(2012)11—1307—04 文献标 志码 ：A 蚁群算法的建筑立面点云数据提取 刘亚文 庞世燕 左志奇 (1 武汉大学遥感信息工程学 院，武汉市珞 喻路 129号 ，430079) (2 75719部队，武汉市东湖东路 15号，430074) 摘 要：提 出了一种基于蚁群算法的地面激光扫描数据建筑物立面提取方法 ，该方法可 以有效地 区分沿街 LiDAR扫描景观数据 中建筑物立面和位于其前方的树木、街灯 、行人 、停靠车辆等遮挡物。三组真实的地面 激光点云的实验结果表 明，该方法能准确、有效地提取建筑物立面点云数据 。 关键词 ：地 面激光扫描 ；蚁群 算法 ；建 筑立面提取 中图法分类号 ：P237．3 随着街景在城市规划 、虚拟现实、文化遗产等 方面应用需求的不断增长，传统 的利用影像进行 三维街景重建的方法由于工作量大、耗时长，很难 满足需求。激光雷达的出现为街景的快速重建提 供 了新 的可能。对于建筑物立面的重建，首要 目 标是将遮挡物和错误点从扫描数据 中剔除，实现 建筑物立面数据的提取。 目前常用的方法是通过 人机交互的方式剔除非建筑物数据 [1]，但这种方 式 自动化程度不高 ，工作量较大。因此 ，许多学者 对于建筑物立面数据 自动提取方法进行 了大量的 1 建 筑立 面点 云提 取流程 图 研究_】]，许多算法在遮挡物较少 、建筑物结构 比 Fig．1 ProcessesofBuildingFacadeExtraction 较简单的情况下，可以得到较好的效果 ；但当遮挡 物较多、建筑形状较复杂时，提取效果还有待进一 数据平面坐标的最大值和最小值确定矩形区域 ， 步提高。本文根据建筑物立面具有的垂直几何特 以一定格网大小重采样 ，统计点云落在格网中的 性 ，提出了一种基 于激光点云投影俯视 图的蚁群 数 目；然后根据设定的阈值生成点云投影俯视图， 算法提取沿街建筑物立面的方法 。整个过程如 图 格 网内点数大于阈值的 以阈值显示 ，小于阈值的 1所示 。 保持不变 ，最后拉伸到 0～255灰度 显示 ，得 到 255个灰度级的点云投影俯视图。 1 沿街景观点云投影俯视 图生成 在本文方法中，有两处地方利用了点云投影 俯视图，一处是在点云数据预处理过程 中，另一处 由地面获取 的沿街景观点云数据可 以发现 ， 是在初始信息素图像的生成过程中。其 中在点云 建筑物前通常会有树木 、街灯等物体存在 ，两者在 数据预处理过程中，为了定位立面所在处，突出立 俯视图上的可分性较为明显 。本文充分利用街景 面信息，阈值设定为点云格网中点数最大值 ；而在 点云数据俯视图的特点，将点云投影到平面上，根 初始信息素图像的生成过程 中，主要 目的是服务 建筑物和遮挡物的区分 ，通过降低点数较高 的建 据投影点云重采样生成投影俯视图。首先以点云 收稿 日期 ：2012—09～I5。 项 目来源 ：国家科技支撑计划资助项 目(20l