CN107767382B - 静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取方法及系统，涉及地理信息技术领域。本发明根据帧缓存大小、地图分辨率分块加载三维模型，采用深度缓冲区分割算法，获取单个建筑物对象的颜色缓冲区，利用Canny算子对其进行边缘检测，然后进行边缘处理和直线段之间的连接，再基于图论以线段作为顶点，线段的连接概率作为弧的权值，通过知觉组织方法对线段进行编组，提取建筑物模型的轮廓。本发明能从任意视角可靠、迅速地自动提取静态三维地图中建筑物轮廓线。

Description

静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取方法及系统

技术领域

本发明涉及地理信息技术领域，具体是涉及一种静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取方法及系统。

背景技术

传统二维地图不能真实完整的反映现实世界，三维地图数据结构复杂，数据量较大且加载效率低。静态三维地图是一种展示三维模型效果的二维地图，不仅具有二维地图在数据采集、分析与处理等方面的优点，还具有直观和真实的空间表现能力，且数据量小、网上传输速度快，满足了在现有的网络环境下对三维地图的快速浏览访问。静态三维地图弥补了二维地图和三维地图的缺陷，但其为栅格图像，无法直接操作单个对象，因此，需要对建筑物提取轮廓线来标注属性信息，这对静态三维地图的推广使用非常重要。

目前，静态三维地图中建筑物的轮廓线通常都是人工交互提取的，当制作多个视角的城市静态三维地图时，不仅建筑轮廓线的制作会非常繁琐，且提取出的轮廓线也较为粗糙。越来越多的城市建立了精细化的三维城市模型，静态三维地图的应用会日益广泛，对建筑物轮廓线提取提出了更高的要求。面对海量的建筑物模型，人工交互提取静态三维地图上的建筑物轮廓线已明显不能满足要求，亟须自动提取轮廓线的方法，减少人工处理的工作量，提高轮廓线质量和提取效率。

目前，基于高分辨影像自动提取建筑物轮廓的方法已经逐渐成熟，但其都是针对建筑物顶部轮廓的，无法适用于任意视角下静态三维地图上的建筑物轮廓线的提取。针对其他三维物体的轮廓线提取方法也有很多，取得了不错的效果，但是其往往针对的是单个模型，而未考虑到平行投影下静态三维地图的建筑模型的加载、互相遮挡、投影空间边缘轮廓线不完整等问题。静态三维地图包含丰富的内容，单纯基于该地图难以自动精确提取建筑物轮廓线。因此，实现自动高效地提取静态三维地图中的建筑物轮廓线是一项非常必要的工作。

目前，轮廓线提取方法主要有以下几种：

(1)基于边缘的轮廓提取方法

由于建筑物与背景具有不同的灰度值、颜色或纹理，它们之间存在着不连续或突变的地方就是边缘，是图像信息识别中抽取的重要属性。基于边缘的轮廓提取方法主要包括边缘检测和边缘编组两个步骤。边缘检测就是根据遥感影像的每个像素点的亮度将其转换为灰度影像，通过计算灰度影像中的梯度值，找出建筑物边缘点。边缘检测算子利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律提取边缘，定位准确、速度快，一阶导数微分算子有Canny，Robert、sobel、Pfewitt、Robinson等，二阶导数微分算子如LapIacian，Marr-Hildreth(LOG)算子。边缘编组是从边缘图中按照某种规则提取最显著的轮廓，常用的方法有边缘连接、动态规划和轮廓编组，此外，还有利用粒子滤波进行轮廓提取的方法。TaejungKim(1999)等将边缘线段组成线段空间关系图，通过搜索图的方法寻找建筑物轮廓的线段集合。基于边缘的轮廓提取方法充分利用边缘图像中的线段，采用边缘检测算子和边缘编组方法提取轮廓线，但容易产生干扰线段，且搜索的时间复杂度高。

(2)基于区域的轮廓提取方法

轮廓提取还可以从区域性质出发，通过“目标分割”实现，即从图像出发，考虑图像灰度、纹理、像素统计特征等，确定每个像素的归属区域，将图像分割成目标和背景两个区域，然后再通过边界跟踪或数学形态学的方法得到轮廓。目标分割的原则是使得分割结果具有某些统计特性，如：a)内部区域性质相同；b)外部区域性质相同；c)内外区域性质相异。区域分割可分为两种形式：区域生长以及区域分离和聚合。区域生长方法以像素点为基元，以灰度、颜色或纹理为特征，将具有相似性质的点合并成为目标区域或背景区域，常用的方法有阈值化、区域生长、区域填充、分水岭、MSER等。区域分离和聚合是从整个图像开始分裂，然后将相似灰度或色度进行合并得到各个区域，有K-均值、Mean Shift、基于遗传算法的聚类等方法。

(3)其它轮廓提取方法

近年来，各学科的交叉应用以及计算机智能的快速发展为轮廓线提取带来了新的方法。基于图的自顶向下的分割方法将图像映射为带权无向图，把像素视为节点，利用最小剪切准则得到图像的最佳分割；基于知觉组织的方法无需目标先验知识、根据图像特征之间显现的有序性对线段进行组织；基于主动轮廓线的方法具有适应拓扑变化、对初值不敏感和求解稳定等优势，能够有效分割出感兴趣区域；还有基于人工智能提取轮廓线的方法也取得了不错的效果，如结合Bayesian网络识别并提取房屋的轮廓特征，但是也在一定程度上增加了解决方法的复杂性。此外，彩色图像分割方法是研究热点，边缘特征明显，可分为两类：一是分量输出合成法，将彩色影像分为三幅分量图，经过处理后再将其合并，得到彩色影像的边缘；二是彩色向量法，将彩色矢量看作一个整体，直接对彩色影像进行处理；还有交互式分割方法、复杂背景下基于运动的轮廓提取方法等。

目前的轮廓线提取方法局限于特定视角，无法实现从任意视角自动提取静态三维地图中建筑物轮廓线。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有静态三维地图建筑物模型轮廓线难以自动精确提取的不足，提供一种静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取方法及系统，能够处理建筑物之间的遮挡问题，能够从任意视角可靠、迅速地自动提取静态三维地图中建筑物轮廓线。

本发明提供一种静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取方法，包括以下步骤：

S1、依据侧视地图的空间分辨、帧缓冲区大小，确定城市三维模型分块的大小，对城市三维模型进行分块，并创建数据库，用来存放显示不完整的模型信息，模型ID作为模型的唯一标识；

S2、加载当前分块范围内的城市三维模型至内存，判断每个建筑物三维模型的顶点是否在投影空间内，若有顶点不在投影空间，判定该模型为不完整显示，根据模型ID判断数据库中是否存在该模型，若不存在，则将模型ID、最小包围盒的平面坐标范围(x_min,y_min,x_max,y_max)写入数据库中；若存在，转到步骤S3；

S3、对于投影空间中显示完整的城市三维模型，利用深度缓冲区分割算法，对当前模型进行分割；再通过两次渲染，来分离当前模型与周围环境，获取当前模型的颜色缓冲区，并设置背景值为黑色，转到步骤S4；

S4、将当前模型的颜色缓冲区转化为8位单通道灰度图，采用canny算子对当前模型的8位单通道灰度图进行边缘检测，得到边缘二值图，转到步骤S5；

S5、采用边缘法则对边缘二值图进行处理：对T连接处进行拆分，当一条边缘与另一条边缘接近时，将其中一条边缘拆分为两条，避免发生错误连接；设置最短线段阈值S，去除长度小于S的超短线段，转到步骤S6；

S6、采用假设验证方法，对边缘二值图中的线段进行连接预处理，获取边缘二值图中的线段L的数量为D，转到步骤S7；

S7、根据线段几何特征和灰度特征，计算线段之间的连接概率，设置线段间的连接概率阈值N，转到步骤S8；

S8、将边缘二值图中的线段看作一个整体，视为顶点，将顶点之间的连接概率作为弧的权值，构建有向图结构，有向图中的顶点V的数量为2D，设定任意线段L_i的两个端点分别为p_i1、p_i2，1≤i≤D，i为整数，以顶点V_i和V_i+D表示线段Li，V_i中线段方向为：p_i1指向p_i2，即V_i的初始端点为p_i1，终止端点为p_i2；顶点V_i+D中线段方向为：p_i2指向p_i1，即V_i+D的初始端点为p_i2，终止端点为p_i1；线段之间的连接通过一条线段的终止端点连接到另一条线段的初始端点来实现；

设定邻接矩阵Mat[2D][2D]存储连接概率，初始化为0，Mat[e][g]表示V_e的终止端点到V_g的初始端点的连接概率值，1≤e、g≤2D，e、g为整数，通过判断任意两条线段的各端点之间的连接概率，获取所有顶点之间的连接概率，分为以下四种情况：

若顶点V_j的初始端点p_j1到V_k的初始端点p_k1之间的连接概率大于N，则V_j+D到V_k之间、V_k+D到V_j之间均存在弧，设定Mat[j+D][k]的值为V_j+D到V_k的连接概率、Mat[k+D][j]的值为V_k+D到V_j的连接概率；

若顶点V_j的初始端点p_j1到V_k的终止端点p_k2之间的连接概率大于N，则V_k到V_j、V_j+D到V_k+D之间存在弧，设定Mat[k][j]为V_k到V_j的连接概率、Mat[j+D][k+D]的值为V_j+D到V_k+D的连接概率；

若顶点V_j的终止端点p_j2到V_k的终止端点p_k2之间的连接概率大于N，则V_j到V_k+D、V_k到V_j+D之间存在弧，设定Mat[j][k+D]为V_j到V_k+D的连接概率、Mat[k][j+D]的值为V_k到V_j+D的连接概率；

若顶点V_j的终止端点p_j2到V_k的初始端点p_k1之间的连接概率大于N，则V_j到V_k、V_k+D到V_j+D之间存在弧，设定Mat[j][k]为V_j到V_k的连接概率、Mat[k+D][j+D]的值为V_k+D到V_j+D的连接概率；

以此类推，直到处理完所有的线段；

为避免一个端点与另外一条线段的两个端点都存在连接，若存在Mat[u][i]、Mat[u][i+D]都不为0的情况，1≤u≤2D，则将两者中较小的值设为0；同理，若存在Mat[i][t]、Mat[i+D][t]都不为0的情况，1≤t≤2D，则将两者中较小的值设为0，转到步骤S9；

S9、根据邻接矩阵寻找有向图中所有的环，环的个数为O，转到步骤S10；

S10、计算每个环中的权值之和Sum_r，与每个环的线段组成的轮廓线的面积Area_r，1≤r≤O，r为整数，作为显著性计算的影响因素，获取最显著轮廓，转到步骤S11；

S11、对当前分块范围内的下一个建筑物三维模型执行步骤S3～S10，直到提取完投影空间中所有完整建筑物三维模型的轮廓线，转到步骤S12；

S12、执行其他分块中建筑物三维模型轮廓线的提取，每个分块重复步骤S2～S11，直到处理完所有的分块，转到步骤S13；

S13、选择投影空间中显示不完整的建筑物三维模型，获取该模型的最小包围盒(x_min,x_max,y_min,y_max)，x_max、x_min为x坐标轴的最大、最小值，y_max、y_min为y轴方向的最大、最小值，以坐标((x_min+x_max)/2，(y_min+y_max)/2)为投影空间平面中心，加载投影空间对应的地理范围内的城市三维模型，执行步骤S3～S10，直到处理完所有显示不完整的建筑物，实现从任意视角自动提取静态三维地图中建筑物的轮廓线。

在上述技术方案的基础上，步骤S1中，对城市三维模型进行分块时，矩形分块的长和宽由静态三维地图的空间分辨率和帧缓冲区大小来确定，分块具体步骤如下：

S101、依据侧视地图的空间分辨率res米/像素、帧缓冲区大小为m像素×n像素，确定城市三维模型分块的范围大小为W×H，W、H单位是米，分别代表城市三维模型分块范围实际的长、宽，计算公式为

S102、生成的静态三维地图范围是(X_min,Y_min,X_max,Y_max)，X_max、X_min为x轴方向的最大、最小值，Y_max、Y_min为y轴方向的最大、最小值，R为静态地图分块的行数，C为列数，则分块数量为R×C，ceil函数返回大于或者等于表达式的最小整数，根据分块范围存储相应的城市三维模型。

在上述技术方案的基础上，步骤S6中，对边缘二值图中每条线段进行连接预处理的具体步骤如下：

S601、分别搜索与边缘二值图中的线段L_i的端点p_i1、p_i2之间距离小于端点最短距离阈值F的直线段集合L＇，1≤i≤D，i为整数；

S602、若L＇为空集，则处理下一条线段，直到处理完所有直线段；否则，转到步骤S603；

S603、1≤j≤D，j为整数，计算线段L_i与集合L＇中线段L_j是否满足下列条件：

S6031、夹角约束用于排除不共线的直线段，共线直线段的斜率相等，考虑到噪声影响、直线边缘定位的误差，设定夹角Angle小于夹角阈值A为共线，否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S6032、侧向距离约束用于排除平行线的干扰，两直线段的侧向距离定义为直线段L_j的中点到直线L_i的距离，用dis1表示，设定侧向距离阈值为DS，需满足dis1<DS，否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S6033、重叠度Cover用于排除平行直线的干扰，重叠度越高，属于同一条直线的概率越小，设置重叠度阈值为CV，l_s表示较短的线段的长度，l_c表示重叠部分线段的长度，拟合线段需满足Cover<CV，否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S6034、拟合误差，连接两条线段最远的两个端点的线段记为l_f,长为dis2，每条线段的拟合误差为其余两个端点到l_f的垂直距离d1、d2之和与dis2的比值，拟合误差需满足：否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S604、判断两条线段的位置关系，若相交，转到步骤S605；若相离，转到步骤S606；

S605、两条线段相交，则判定这两条线段位于同一条直线上，将两条线段在这条直线外的点像素灰度设置为0，并从L＇中删除与L_i的目前连接端点小于端点最短距离阈值F的线段，返回到步骤S602；

S606、两条线段相离，则两条线段相邻端点之间的连线构成线段L_ij，分别计算L_i、L_ij和L_j、L_ij线段在灰度图中的平均灰度值之差ΔGiij、ΔGjij，转到步骤S607；

S607、设置灰度阈值Gray，判断ΔGiij、ΔGjij是否超过灰度阈值Gray，若两者都小于Gray，则将L_i、L_j通过相邻端点连接为一条线段，并从L＇中删除与L_i的目前连接端点小于F的线段，返回到步骤S602；否则，L_i、L_j不在同一条直线上，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602。

在上述技术方案的基础上，步骤S7中，建筑物三维模型轮廓线之间不存在夹角约束，极短线段已被删除，只考虑端点间距离和灰度值的影响，距离的影响表现为邻近性，灰度值的影响表现为相似性，两条线段间的连接概率计算过程如下：

邻近性：以两条线段L_i、L_j相邻端点v_i、v_j之间的距离dist和两条线段长度len_i、len_j的关系确定，则两条线段的邻近性概率prox_ij(v_iv_j)为：

相似性：实际连接的两条线段，相邻端点v_i、v_j的灰度值G_i、G_j一致，用相似性概率sim_ij(v_iv_j)来刻画这种灰度一致性：

L_i、L_j的连接概率p(v_iv_j)的计算公式为：p(v_iv_j)＝αprox_ij(v_iv_j)+βsim_ij(v_iv_j)，其中α、β为大于0小于1的浮点数，α为邻近性的权重，β为相似性的权重，且α+β＝1。

本发明还提供一种静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取系统，该系统包括城市三维模型分块单元、第一处理单元、第二处理单元、第三处理单元，其中：

城市三维模型分块单元用于：依据侧视地图的空间分辨、帧缓冲区大小，确定城市三维模型分块的大小，对城市三维模型进行分块，并创建数据库，用来存放显示不完整的模型信息，模型ID作为模型的唯一标识；

第一处理单元用于：加载当前分块范围内的城市三维模型至内存，判断每个建筑物三维模型的顶点是否在投影空间内，若有顶点不在投影空间，判定该模型为不完整显示，根据模型ID判断数据库中是否存在该模型，若不存在，则将模型ID、最小包围盒的平面坐标范围(x_min,y_min,x_max,y_max)写入数据库中；若存在，指示第二处理单元工作；

第二处理单元用于：对于投影空间中显示完整的城市三维模型，利用深度缓冲区分割算法，对当前模型进行分割；再通过两次渲染，来分离当前模型与周围环境，获取当前模型的颜色缓冲区，并设置背景值为黑色；

将当前模型的颜色缓冲区转化为8位单通道灰度图，采用canny算子对当前模型的8位单通道灰度图进行边缘检测，得到边缘二值图；

采用边缘法则对边缘二值图进行处理：对T连接处进行拆分，当一条边缘与另一条边缘接近时，将其中一条边缘拆分为两条，避免发生错误连接；设置最短线段阈值S，去除长度小于S的超短线段；

采用假设验证方法，对边缘二值图中的线段进行连接预处理，获取边缘二值图中的线段L的数量为D；

根据线段几何特征和灰度特征，计算线段之间的连接概率，设置线段间的连接概率阈值N；

将边缘二值图中的线段看作一个整体，视为顶点，将顶点之间的连接概率作为弧的权值，构建有向图结构，有向图中的顶点V的数量为2D，设定任意线段L_i的两个端点分别为p_i1、p_i2，1≤i≤D，i为整数，以顶点V_i和V_i+D表示线段Li，V_i中线段方向为：p_i1指向p_i2，即V_i的初始端点为p_i1，终止端点为p_i2；顶点V_i+D中线段方向为：p_i2指向p_i1，即V_i+D的初始端点为p_i2，终止端点为p_i1；线段之间的连接通过一条线段的终止端点连接到另一条线段的初始端点来实现；

设定邻接矩阵Mat[2D][2D]存储连接概率，初始化为0，Mat[e][g]表示V_e的终止端点到V_g的初始端点的连接概率值，1≤e、g≤2D，e、g为整数，通过判断任意两条线段的各端点之间的连接概率，获取所有顶点之间的连接概率，分为以下四种情况：

若顶点V_j的初始端点p_j1到V_k的初始端点p_k1之间的连接概率大于N，则V_j+D到V_k之间、V_k+D到V_j之间均存在弧，设定Mat[j+D][k]的值为V_j+D到V_k的连接概率、Mat[k+D][j]的值为V_k+D到V_j的连接概率；

若顶点V_j的初始端点p_j1到V_k的终止端点p_k2之间的连接概率大于N，则V_k到V_j、V_j+D到V_k+D之间存在弧，设定Mat[k][j]为V_k到V_j的连接概率、Mat[j+D][k+D]的值为V_j+D到V_k+D的连接概率；

若顶点V_j的终止端点p_j2到V_k的终止端点p_k2之间的连接概率大于N，则V_j到V_k+D、V_k到V_j+D之间存在弧，设定Mat[j][k+D]为V_j到V_k+D的连接概率、Mat[k][j+D]的值为V_k到V_j+D的连接概率；

若顶点V_j的终止端点p_j2到V_k的初始端点p_k1之间的连接概率大于N，则V_j到V_k、V_k+D到V_j+D之间存在弧，设定Mat[j][k]为V_j到V_k的连接概率、Mat[k+D][j+D]的值为V_k+D到V_j+D的连接概率；

以此类推，直到处理完所有的线段；

为避免一个端点与另外一条线段的两个端点都存在连接，若存在Mat[u][i]、Mat[u][i+D]都不为0的情况，1≤u≤2D，则将两者中较小的值设为0；同理，若存在Mat[i][t]、Mat[i+D][t]都不为0的情况，1≤t≤2D，则将两者中较小的值设为0；

根据邻接矩阵寻找有向图中所有的环，环的个数为O；

计算每个环中的权值之和Sum_r，与每个环的线段组成的轮廓线的面积Area_r，1≤r≤O，r为整数，作为显著性计算的影响因素，获取最显著轮廓；

第三处理单元用于：指示第二处理单元对当前分块范围内的下一个建筑物三维模型进行处理，直到提取完投影空间中所有完整建筑物三维模型的轮廓线；

指示第一处理单元执行其他分块中建筑物三维模型轮廓线的提取，直到处理完所有的分块；

选择投影空间中显示不完整的建筑物三维模型，获取该模型的最小包围盒(x_min,x_max,y_min,y_max)，x_max、x_min为x坐标轴的最大、最小值，y_max、y_min为y轴方向的最大、最小值，以坐标((x_min+x_max)/2，(y_min+y_max)/2)为投影空间平面中心，加载投影空间对应的地理范围内的城市三维模型，指示第二处理单元工作，直到处理完所有显示不完整的建筑物，实现从任意视角自动提取静态三维地图中建筑物的轮廓线。

与现有技术相比，本发明的优点如下：

本发明基于三维模型的分块加载、颜色缓冲区与深度缓冲区的建筑物分割、边缘检测、线段提取和线段编组等，提出了一种静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取方法。根据帧缓存大小、地图分辨率分块加载三维模型，采用深度缓冲区分割算法，获取单个建筑物对象的颜色缓冲区，利用Canny算子对其进行边缘检测，然后进行边缘处理和直线段之间的连接，再基于图论以线段作为顶点，线段的连接概率作为弧的权值，通过知觉组织方法对线段进行编组，提取建筑物模型的轮廓。本发明能够处理建筑物之间的遮挡问题，能够从任意视角可靠、迅速地自动提取静态三维地图中建筑物轮廓线。

附图说明

图1是本发明实施例中静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取方法的流程图。

图2是本发明实施例中有向图的结构示意图。

图3是本发明实施例中城市三维模型的分块原理图。

图4是本发明实施例中直线段连接的流程图。

图5是本发明实施例中线段重叠度计算的示意图。

图6是本发明实施例中线段拟合误差的示意图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细描述。

参见图1所示，本发明实施例提供一种静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取方法，包括以下步骤：

S1、依据侧视地图的空间分辨、帧缓冲区大小，确定城市三维模型分块的大小，对城市三维模型进行分块，并创建数据库，用来存放显示不完整的模型信息，模型ID作为模型的唯一标识；

S2、加载当前分块范围内的城市三维模型至内存，判断每个建筑物三维模型的顶点是否在投影空间内，若有顶点不在投影空间，判定该模型为不完整显示，根据模型ID判断数据库中是否存在该模型，若不存在，则将模型ID、最小包围盒的平面坐标范围(x_min,y_min,x_max,y_max)写入数据库中；若存在，转到步骤S3；

S3、对于投影空间中显示完整的城市三维模型，利用深度缓冲区分割算法，对当前模型进行分割；再通过两次渲染，来分离当前模型与周围环境，获取当前模型的颜色缓冲区，并设置背景值为黑色，转到步骤S4；

S4、将当前模型的颜色缓冲区转化为8位单通道灰度图，采用canny算子对当前模型的8位单通道灰度图进行边缘检测，得到边缘二值图，转到步骤S5；

S5、采用边缘法则对边缘二值图进行处理：对T连接处进行拆分，当一条边缘与另一条边缘接近时，将其中一条边缘拆分为两条，避免发生错误连接；设置最短线段阈值S，去除长度小于S的超短线段，转到步骤S6；

S6、为了提高计算效率，采用假设验证方法，对边缘二值图中的线段进行连接预处理，获取边缘二值图中的线段L的数量为D，转到步骤S7；

S7、根据线段几何特征和灰度特征，计算线段之间的连接概率，设置线段间的连接概率阈值N，转到步骤S8；

S8、参见图2所示，将边缘二值图中的线段看作一个整体，视为顶点，将顶点之间的连接概率作为弧的权值，构建有向图结构，有向图中的顶点V的数量为2D，设定任意线段L_i的两个端点分别为p_i1、p_i2，1≤i≤D，i为整数，以顶点V_i和V_i+D表示线段Li，V_i中线段方向为：p_i1指向p_i2，即V_i的初始端点为p_i1，终止端点为p_i2；顶点V_i+D中线段方向为：p_i2指向p_i1，即V_i+D的初始端点为p_i2，终止端点为p_i1；线段之间的连接通过一条线段的终止端点连接到另一条线段的初始端点来实现；

设定邻接矩阵Mat[2D][2D]存储连接概率，初始化为0，Mat[e][g]表示V_e的终止端点到V_g的初始端点的连接概率值，1≤e、g≤2D，e、g为整数，通过判断任意两条线段的各端点之间的连接概率，获取所有顶点之间的连接概率，分为以下四种情况：

若顶点V_j的初始端点p_j1到V_k的初始端点p_k1之间的连接概率大于N，则V_j+D到V_k之间、V_k+D到V_j之间均存在弧，设定Mat[j+D][k]的值为V_j+D到V_k的连接概率、Mat[k+D][j]的值为V_k+D到V_j的连接概率；

若顶点V_j的初始端点p_j1到V_k的终止端点p_k2之间的连接概率大于N，则V_k到V_j、V_j+D到V_k+D之间存在弧，设定Mat[k][j]为V_k到V_j的连接概率、Mat[j+D][k+D]的值为V_j+D到V_k+D的连接概率；

若顶点V_j的终止端点p_j2到V_k的终止端点p_k2之间的连接概率大于N，则V_j到V_k+D、V_k到V_j+D之间存在弧，设定Mat[j][k+D]为V_j到V_k+D的连接概率、Mat[k][j+D]的值为V_k到V_j+D的连接概率；

若顶点V_j的终止端点p_j2到V_k的初始端点p_k1之间的连接概率大于N，则V_j到V_k、V_k+D到V_j+D之间存在弧，设定Mat[j][k]为V_j到V_k的连接概率、Mat[k+D][j+D]的值为V_k+D到V_j+D的连接概率；

以此类推，直到处理完所有的线段；

为避免一个端点与另外一条线段的两个端点都存在连接，若存在Mat[u][i]、Mat[u][i+D]都不为0的情况，1≤u≤2D，则将两者中较小的值设为0；同理，若存在Mat[i][t]、Mat[i+D][t]都不为0的情况，1≤t≤2D，则将两者中较小的值设为0，转到步骤S9；

S9、根据邻接矩阵寻找有向图中所有的环，环的个数为O，转到步骤S10；

S10、轮廓显著度应该由整体的封闭性、线段之间的接近性和相似性共同决定，由于三维建筑模型的轮廓是整体的，不是单个面的，因此，要获取最大的轮廓，显著度要考虑轮廓的面积大小；计算每个环中的权值之和Sum_r，与每个环的线段组成的轮廓线的面积Area_r，1≤r≤O，r为整数，作为显著性计算的影响因素，获取最显著轮廓，转到步骤S11；

S11、对当前分块范围内的下一个建筑物三维模型执行步骤S3～S10，直到提取完投影空间中所有完整建筑物三维模型的轮廓线，转到步骤S12；

S12、执行其他分块中建筑物三维模型轮廓线的提取，每个分块重复步骤S2～S11，直到处理完所有的分块，转到步骤S13；

S13、选择投影空间中显示不完整的建筑物三维模型，获取该模型的最小包围盒(x_min,x_max,y_min,y_max)，x_max、x_min为x坐标轴的最大、最小值，y_max、y_min为y轴方向的最大、最小值，以坐标((x_min+x_max)/2，(y_min+y_max)/2)为投影空间平面中心，加载投影空间对应的地理范围内的城市三维模型，执行步骤S3～S10，直到处理完所有显示不完整的建筑物，实现从任意视角自动提取静态三维地图中建筑物的轮廓线。

步骤S1中，对城市三维模型进行分块时，参见图3所示，矩形分块的长和宽由静态三维地图的空间分辨率和帧缓冲区大小来确定，分块具体步骤如下：

S101、依据侧视地图的空间分辨率res米/像素、帧缓冲区大小为m像素×n像素，确定城市三维模型分块的范围大小为W×H，W、H单位是米，分别代表城市三维模型分块范围实际的长、宽，计算公式为

S102、生成的静态三维地图范围是(X_min,Y_min,X_max,Y_max)，X_max、X_min为x轴方向的最大、最小值，Y_max、Y_min为y轴方向的最大、最小值，R为静态地图分块的行数，C为列数，则分块数量为R×C，ceil函数返回大于或者等于表达式的最小整数，根据分块范围存储相应的城市三维模型。

参见图4所示，步骤S6中，对边缘二值图中每条线段进行连接预处理的具体步骤如下：

S601、分别搜索与边缘二值图中的线段L_i的端点p_i1、p_i2之间距离小于端点最短距离阈值F的直线段集合L＇，1≤i≤D，i为整数；

S602、若L＇为空集，则处理下一条线段，直到处理完所有直线段；否则，转到步骤S603；

S603、1≤j≤D，j为整数，计算线段L_i与集合L＇中线段L_j是否满足下列条件：

S6031、夹角约束用于排除不共线的直线段，共线直线段的斜率相等，考虑到噪声影响、直线边缘定位的误差，设定夹角Angle小于夹角阈值A为共线，否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S6032、侧向距离约束用于排除平行线的干扰，两直线段的侧向距离定义为直线段L_j的中点到直线L_i的距离，用dis1表示，设定侧向距离阈值为DS，需满足dis1<DS，否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S6033、重叠度Cover用于排除平行直线的干扰，重叠度越高，属于同一条直线的概率越小，设置重叠度阈值为CV，参见图5所示，l_s表示较短的线段的长度，l_c表示重叠部分线段的长度，拟合线段需满足Cover<CV，否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S6034、拟合误差：参见图6所示，连接两条线段最远的两个端点的线段记为l_f,长为dis2，每条线段的拟合误差为其余两个端点到l_f的垂直距离d1、d2之和与dis2的比值，拟合误差需满足：否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S604、判断两条线段的位置关系，若相交，转到步骤S605；若相离，转到步骤S606；

S605、两条线段相交，则判定这两条线段位于同一条直线上，将两条线段在这条直线外的点像素灰度设置为0，并从L＇中删除与L_i的目前连接端点小于端点最短距离阈值F的线段，返回到步骤S602；

S606、两条线段相离，则两条线段相邻端点之间的连线构成线段L_ij，分别计算L_i、L_ij和L_j、L_ij线段在灰度图中的平均灰度值之差ΔGiij、ΔGjij，转到步骤S607；

S607、设置灰度阈值Gray，判断ΔGiij、ΔGjij是否超过灰度阈值Gray，若两者都小于Gray，则将L_i、L_j通过相邻端点连接为一条线段，并从L＇中删除与L_i的目前连接端点小于F的线段，返回到步骤S602；否则，L_i、L_j不在同一条直线上，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602。

步骤S7中，建筑物三维模型轮廓线之间不存在夹角约束，极短线段已被删除，只考虑端点间距离和灰度值的影响，距离的影响表现为邻近性，灰度值的影响表现为相似性，两条线段间的连接概率计算过程如下：

邻近性：以两条线段L_i、L_j相邻端点v_i、v_j之间的距离dist和两条线段长度len_i、len_j的关系确定，则两条线段的邻近性概率prox_ij(v_iv_j)为：

相似性：实际连接的两条线段，相邻端点v_i、v_j的灰度值G_i、G_j一致，用相似性概率sim_ij(v_iv_j)来刻画这种灰度一致性：

L_i、L_j的连接概率p(v_iv_j)的计算公式为：p(v_iv_j)＝αprox_ij(v_iv_j)+βsim_ij(v_iv_j)，其中α、β为大于0小于1的浮点数，α为邻近性的权重，β为相似性的权重，且α+β＝1。

步骤S10具体包括以下步骤：

S1001、有向图中所有环的权值之和中最大值记为Sum_max，最小值记为Sum_min，最大的环的面积为Area_max，最小的环的面积为Area_min，则每个环的显著性C_i的计算方法为：

δ、η为大于0小于1的浮点数，δ用于调节权值的权重，η用于调节面积的权重，δ+η＝1，0≤C_i≤1；

S1002、选取显著性最大的环中的线段作为最终提取的轮廓线，将其余线段像素设为0；

S1003、输出最终提取的轮廓线。

本发明实施例还提供一种静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取系统，该系统包括城市三维模型分块单元、第一处理单元、第二处理单元、第三处理单元，其中：

城市三维模型分块单元用于：依据侧视地图的空间分辨、帧缓冲区大小，确定城市三维模型分块的大小，对城市三维模型进行分块，并创建数据库，用来存放显示不完整的模型信息，模型ID作为模型的唯一标识；

第一处理单元用于：加载当前分块范围内的城市三维模型至内存，判断每个建筑物三维模型的顶点是否在投影空间内，若有顶点不在投影空间，判定该模型为不完整显示，根据模型ID判断数据库中是否存在该模型，若不存在，则将模型ID、最小包围盒的平面坐标范围(x_min,y_min,x_max,y_max)写入数据库中；若存在，指示第二处理单元工作；

第二处理单元用于：对于投影空间中显示完整的城市三维模型，利用深度缓冲区分割算法，对当前模型进行分割；再通过两次渲染，来分离当前模型与周围环境，获取当前模型的颜色缓冲区，并设置背景值为黑色；

将当前模型的颜色缓冲区转化为8位单通道灰度图，采用canny算子对当前模型的8位单通道灰度图进行边缘检测，得到边缘二值图；

采用边缘法则对边缘二值图进行处理：对T连接处进行拆分，当一条边缘与另一条边缘接近时，将其中一条边缘拆分为两条，避免发生错误连接；设置最短线段阈值S，去除长度小于S的超短线段；

采用假设验证方法，对边缘二值图中的线段进行连接预处理，获取边缘二值图中的线段L的数量为D；

根据线段几何特征和灰度特征，计算线段之间的连接概率，设置线段间的连接概率阈值N；

将边缘二值图中的线段看作一个整体，视为顶点，将顶点之间的连接概率作为弧的权值，构建有向图结构，有向图中的顶点V的数量为2D，设定任意线段L_i的两个端点分别为p_i1、p_i2，1≤i≤D，i为整数，以顶点V_i和V_i+D表示线段Li，V_i中线段方向为：p_i1指向p_i2，即V_i的初始端点为p_i1，终止端点为p_i2；顶点V_i+D中线段方向为：p_i2指向p_i1，即V_i+D的初始端点为p_i2，终止端点为p_i1；线段之间的连接通过一条线段的终止端点连接到另一条线段的初始端点来实现；

设定邻接矩阵Mat[2D][2D]存储连接概率，初始化为0，Mat[e][g]表示V_e的终止端点到V_g的初始端点的连接概率值，1≤e、g≤2D，e、g为整数，通过判断任意两条线段的各端点之间的连接概率，获取所有顶点之间的连接概率，分为以下四种情况：

若顶点V_j的初始端点p_j1到V_k的初始端点p_k1之间的连接概率大于N，则V_j+D到V_k之间、V_k+D到V_j之间均存在弧，设定Mat[j+D][k]的值为V_j+D到V_k的连接概率、Mat[k+D][j]的值为V_k+D到V_j的连接概率；

若顶点V_j的初始端点p_j1到V_k的终止端点p_k2之间的连接概率大于N，则V_k到V_j、V_j+D到V_k+D之间存在弧，设定Mat[k][j]为V_k到V_j的连接概率、Mat[j+D][k+D]的值为V_j+D到V_k+D的连接概率；

若顶点V_j的终止端点p_j2到V_k的终止端点p_k2之间的连接概率大于N，则V_j到V_k+D、V_k到V_j+D之间存在弧，设定Mat[j][k+D]为V_j到V_k+D的连接概率、Mat[k][j+D]的值为V_k到V_j+D的连接概率；

若顶点V_j的终止端点p_j2到V_k的初始端点p_k1之间的连接概率大于N，则V_j到V_k、V_k+D到V_j+D之间存在弧，设定Mat[j][k]为V_j到V_k的连接概率、Mat[k+D][j+D]的值为V_k+D到V_j+D的连接概率；

以此类推，直到处理完所有的线段；

为避免一个端点与另外一条线段的两个端点都存在连接，若存在Mat[u][i]、Mat[u][i+D]都不为0的情况，1≤u≤2D，则将两者中较小的值设为0；同理，若存在Mat[i][t]、Mat[i+D][t]都不为0的情况，1≤t≤2D，则将两者中较小的值设为0；

根据邻接矩阵寻找有向图中所有的环，环的个数为O；

计算每个环中的权值之和Sum_r，与每个环的线段组成的轮廓线的面积Area_r，1≤r≤O，r为整数，作为显著性计算的影响因素，获取最显著轮廓；

第三处理单元用于：指示第二处理单元对当前分块范围内的下一个建筑物三维模型进行处理，直到提取完投影空间中所有完整建筑物三维模型的轮廓线；

指示第一处理单元执行其他分块中建筑物三维模型轮廓线的提取，直到处理完所有的分块；

选择投影空间中显示不完整的建筑物三维模型，获取该模型的最小包围盒(x_min,x_max,y_min,y_max)，x_max、x_min为x坐标轴的最大、最小值，y_max、y_min为y轴方向的最大、最小值，以坐标((x_min+x_max)/2，(y_min+y_max)/2)为投影空间平面中心，加载投影空间对应的地理范围内的城市三维模型，指示第二处理单元工作，直到处理完所有显示不完整的建筑物，实现从任意视角自动提取静态三维地图中建筑物的轮廓线。

城市三维模型分块单元对城市三维模型进行分块时，矩形分块的长和宽由静态三维地图的空间分辨率和帧缓冲区大小来确定，分块具体步骤如下：

S101、依据侧视地图的空间分辨率res米/像素、帧缓冲区大小为m像素×n像素，确定城市三维模型分块的范围大小为W×H，W、H单位是米，分别代表城市三维模型分块范围实际的长、宽，计算公式为

S102、生成的静态三维地图范围是(X_min,Y_min,X_max,Y_max)，X_max、X_min为x轴方向的最大、最小值，Y_max、Y_min为y轴方向的最大、最小值，R为静态地图分块的行数，C为列数，则分块数量为R×C，ceil函数返回大于或者等于表达式的最小整数，根据分块范围存储相应的城市三维模型。

第二处理单元对边缘二值图中每条线段进行连接预处理的具体步骤如下：

S601、分别搜索与边缘二值图中的线段L_i的端点p_i1、p_i2之间距离小于端点最短距离阈值F的直线段集合L＇，1≤i≤D，i为整数；

S602、若L＇为空集，则处理下一条线段，直到处理完所有直线段；否则，转到步骤S603；

S603、1≤j≤D，j为整数，计算线段L_i与集合L＇中线段L_j是否满足下列条件：

S6031、夹角约束用于排除不共线的直线段，共线直线段的斜率相等，考虑到噪声影响、直线边缘定位的误差，设定夹角Angle小于夹角阈值A为共线，否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S6032、侧向距离约束用于排除平行线的干扰，两直线段的侧向距离定义为直线段L_j的中点到直线L_i的距离，用dis1表示，设定侧向距离阈值为DS，需满足dis1<DS，否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S6033、重叠度Cover用于排除平行直线的干扰，重叠度越高，属于同一条直线的概率越小，设置重叠度阈值为CV，l_s表示较短的线段的长度，l_c表示重叠部分线段的长度，拟合线段需满足Cover<CV，否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S6034、拟合误差，连接两条线段最远的两个端点的线段记为l_f,长为dis2，每条线段的拟合误差为其余两个端点到l_f的垂直距离d1、d2之和与dis2的比值，拟合误差需满足：否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S604、判断两条线段的位置关系，若相交，转到步骤S605；若相离，转到步骤S606；

S605、两条线段相交，则判定这两条线段位于同一条直线上，将两条线段在这条直线外的点像素灰度设置为0，并从L＇中删除与L_i的目前连接端点小于端点最短距离阈值F的线段，返回到步骤S602；

S606、两条线段相离，则两条线段相邻端点之间的连线构成线段L_ij，分别计算L_i、L_ij和L_j、L_ij线段在灰度图中的平均灰度值之差ΔGiij、ΔGjij，转到步骤S607；

S607、设置灰度阈值Gray，判断ΔGiij、ΔGjij是否超过灰度阈值Gray，若两者都小于Gray，则将L_i、L_j通过相邻端点连接为一条线段，并从L＇中删除与L_i的目前连接端点小于F的线段，返回到步骤S602；否则，L_i、L_j不在同一条直线上，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602。

第二处理单元计算线段之间的连接概率时，建筑物三维模型轮廓线之间不存在夹角约束，极短线段已被删除，只考虑端点间距离和灰度值的影响，距离的影响表现为邻近性，灰度值的影响表现为相似性，两条线段间的连接概率计算过程如下：

邻近性：以两条线段L_i、L_j相邻端点v_i、v_j之间的距离dist和两条线段长度len_i、len_j的关系确定，则两条线段的邻近性概率prox_ij(v_iv_j)为：

相似性：实际连接的两条线段，相邻端点v_i、v_j的灰度值G_i、G_j一致，用相似性概率sim_ij(v_iv_j)来刻画这种灰度一致性：

L_i、L_j的连接概率p(v_iv_j)的计算公式为：p(v_iv_j)＝αprox_ij(v_iv_j)+βsim_ij(v_iv_j)，其中α、β为大于0小于1的浮点数，α为邻近性的权重，β为相似性的权重，且α+β＝1。

第二处理单元获取最显著轮廓的具体过程如下：

S1001、有向图中所有环的权值之和中最大值记为Sum_max，最小值记为最小值记为Sum_min，最大的环的面积为Area_max，最小的环的面积为Area_min，则每个环的显著性C_i的计算方法为：

δ、η为大于0小于1的浮点数，δ用于调节权值的权重，η用于调节面积的权重，δ+η＝1，0≤C_i≤1；

S1002、选取显著性最大的环中的线段作为最终提取的轮廓线，将其余线段像素设为0；

S1003、输出最终提取的轮廓线。

本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种修改和变型，倘若这些修改和变型在本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则这些修改和变型也在本发明的保护范围之内。

说明书中未详细描述的内容为本领域技术人员公知的现有技术。

Claims (8)

1.一种静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、依据侧视地图的空间分辨率 、帧缓冲区大小，确定城市三维模型分块的大小，对城市三维模型进行分块，并创建数据库，用来存放显示不完整的模型信息，模型ID作为模型的唯一标识；

S2、加载当前分块范围内的城市三维模型至内存，判断每个建筑物三维模型的顶点是否在投影空间内，若有顶点不在投影空间，判定该模型为不完整显示，根据模型ID判断数据库中是否存在该模型，若不存在，则将模型ID、最小包围盒的平面坐标范围(x_min,y_min,x_max,y_max)写入数据库中；若存在，转到步骤S3；

S3、对于投影空间中显示完整的城市三维模型，利用深度缓冲区分割算法，对当前模型进行分割；再通过两次渲染，来分离当前模型与周围环境，获取当前模型的颜色缓冲区，并设置背景值为黑色，转到步骤S4；

S4、将当前模型的颜色缓冲区转化为8位单通道灰度图，采用canny算子对当前模型的8位单通道灰度图进行边缘检测，得到边缘二值图，转到步骤S5；

S5、采用边缘法则对边缘二值图进行处理：对T连接处进行拆分，当一条边缘与另一条边缘接近时，将其中一条边缘拆分为两条，避免发生错误连接；设置最短线段阈值S，去除长度小于S的超短线段，转到步骤S6；

S6、采用假设验证方法，对边缘二值图中的线段进行连接预处理，获取边缘二值图中的线段L的数量为D，转到步骤S7；

S7、根据线段几何特征和灰度特征，计算线段之间的连接概率，设置线段间的连接概率阈值N，转到步骤S8；

S8、将边缘二值图中的线段看作一个整体，视为顶点，将顶点之间的连接概率作为弧的权值，构建有向图结构，有向图中的顶点V的数量为2D，设定任意线段L_i的两个端点分别为p_i1、p_i2，1≤i≤D，i为整数，以顶点V_i和V_i+D表示线段Li，V_i中线段方向为：p_i1指向p_i2，即V_i的初始端点为p_i1，终止端点为p_i2；顶点V_i+D中线段方向为：p_i2指向p_i1，即V_i+D的初始端点为p_i2，终止端点为p_i1；线段之间的连接通过一条线段的终止端点连接到另一条线段的初始端点来实现；

设定邻接矩阵Mat[2D][2D]存储连接概率，初始化为0，Mat[e][g]表示V_e的终止端点到V_g的初始端点的连接概率值，1≤e、g≤2D，e、g为整数，通过判断任意两条线段的各端点之间的连接概率，获取所有顶点之间的连接概率，分为以下四种情况：

若顶点V_j的初始端点p_j1到V_k的初始端点p_k1之间的连接概率大于N，则V_j+D到V_k之间、V_k+D到V_j之间均存在弧，设定Mat[j+D][k]的值为V_j+D到V_k的连接概率、Mat[k+D][j]的值为V_k+D到V_j的连接概率；

若顶点V_j的初始端点p_j1到V_k的终止端点p_k2之间的连接概率大于N，则V_k到V_j、V_j+D到V_k+D之间存在弧，设定Mat[k][j]为V_k到V_j的连接概率、Mat[j+D][k+D]的值为V_j+D到V_k+D的连接概率；

若顶点V_j的终止端点p_j2到V_k的终止端点p_k2之间的连接概率大于N，则V_j到V_k+D、V_k到V_j+D之间存在弧，设定Mat[j][k+D]为V_j到V_k+D的连接概率、Mat[k][j+D]的值为V_k到V_j+D的连接概率；

若顶点V_j的终止端点p_j2到V_k的初始端点p_k1之间的连接概率大于N，则V_j到V_k、V_k+D到V_j+D之间存在弧，设定Mat[j][k]为V_j到V_k的连接概率、Mat[k+D][j+D]的值为V_k+D到V_j+D的连接概率；

以此类推，直到处理完所有的线段；

为避免一个端点与另外一条线段的两个端点都存在连接，若存在Mat[u][i]、Mat[u][i+D]都不为0的情况，1≤u≤2D，则将两者中较小的值设为0；同理，若存在Mat[i][t]、Mat[i+D][t]都不为0的情况，1≤t≤2D，则将两者中较小的值设为0，转到步骤S9；

S9、根据邻接矩阵寻找有向图中所有的环，环的个数为O，转到步骤S10；

S10、计算每个环中的权值之和Sum_r，与每个环的线段组成的轮廓线的面积Area_r，1≤r≤O，r为整数，作为显著性计算的影响因素，获取最显著轮廓，转到步骤S11；

S11、对当前分块范围内的下一个建筑物三维模型执行步骤S3～S10，直到提取完投影空间中所有完整建筑物三维模型的轮廓线，转到步骤S12；

S12、执行其他分块中建筑物三维模型轮廓线的提取，每个分块重复步骤S2～S11，直到处理完所有的分块，转到步骤S13；

S13、选择投影空间中显示不完整的建筑物三维模型，获取该模型的最小包围盒(x_min,x_max,y_min,y_max)，x_max、x_min为x坐标轴的最大、最小值，y_max、y_min为y轴方向的最大、最小值，以坐标((x_min+x_max)/2，(y_min+y_max)/2)为投影空间平面中心，加载投影空间对应的地理范围内的城市三维模型，执行步骤S3～S10，直到处理完所有显示不完整的建筑物，实现从任意视角自动提取静态三维地图中建筑物的轮廓线。

2.如权利要求1所述的静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取方法，其特征在于：步骤S1中，对城市三维模型进行分块时，矩形分块的长和宽由静态三维地图的空间分辨率和帧缓冲区大小来确定，分块具体步骤如下：

S101、依据侧视地图的空间分辨率res米/像素、帧缓冲区大小为m像素×n像素，确定城市三维模型分块的范围大小为W×H，W、H单位是米，分别代表城市三维模型分块范围实际的长、宽，计算公式为

S102、生成的静态三维地图范围是(X_min,Y_min,X_max,Y_max)，X_max、X_min为x轴方向的最大、最小值，Y_max、Y_min为y轴方向的最大、最小值，R为静态地图分块的行数，C为列数，则分块数量为R×C，ceil函数返回大于或者等于表达式的最小整数，根据分块范围存储相应的城市三维模型。

3.如权利要求1所述的静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取方法，其特征在于：步骤S6中，对边缘二值图中每条线段进行连接预处理的具体步骤如下：

S601、分别搜索与边缘二值图中的线段L_i的端点p_i1、p_i2之间距离小于端点最短距离阈值F的直线段集合L＇，1≤i≤D，i为整数；

S602、若L＇为空集，则处理下一条线段，直到处理完所有直线段；否则，转到步骤S603；

S603、1≤j≤D，j为整数，计算线段L_i与集合L＇中线段L_j是否满足下列条件：

S6031、夹角约束用于排除不共线的直线段，共线直线段的斜率相等，考虑到噪声影响、直线边缘定位的误差，设定夹角Angle小于夹角阈值A为共线，否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S6032、侧向距离约束用于排除平行线的干扰，两直线段的侧向距离定义为直线段L_j的中点到直线段L_i的距离，用dis1表示，设定侧向距离阈值为DS，需满足dis1<DS，否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S6033、重叠度Cover用于排除平行直线的干扰，重叠度越高，属于同一条直线的概率越小，设置重叠度阈值为CV，l_s表示较短的线段的长度，l_c表示重叠部分线段的长度，拟合线段需满足Cover<CV，否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S6034、拟合误差，连接两条线段最远的两个端点的线段记为l_f,长为dis2，每条线段的拟合误差为其余两个端点到l_f的垂直距离d1、d2之和与dis2的比值，拟合误差需满足：否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S604、判断两条线段的位置关系，若相交，转到步骤S605；若相离，转到步骤S606；

S605、两条线段相交，则判定这两条线段位于同一条直线上，将两条线段在这条直线外的点像素灰度设置为0，并从L＇中删除与L_i的目前连接端点小于端点最短距离阈值F的线段，返回到步骤S602；

S606、两条线段相离，则两条线段相邻端点之间的连线构成线段L_ij，分别计算L_i、L_ij和L_j、L_ij线段在灰度图中的平均灰度值之差ΔGiij、ΔGjij，转到步骤S607；

S607、设置灰度阈值Gray，判断ΔGiij、ΔGjij是否超过灰度阈值Gray，若两者都小于Gray，则将L_i、L_j通过相邻端点连接为一条线段，并从L＇中删除与L_i的目前连接端点小于F的线段，返回到步骤S602；否则，L_i、L_j不在同一条直线上，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602。

4.如权利要求1所述的静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取方法，其特征在于：步骤S7中，建筑物三维模型轮廓线之间不存在夹角约束，极短线段已被删除，只考虑端点间距离和灰度值的影响，距离的影响表现为邻近性，灰度值的影响表现为相似性，两条线段间的连接概率计算过程如下：

邻近性：以两条线段L_i、L_j相邻端点v_i、v_j之间的距离dist和两条线段长度len_i、len_j的关系确定，则两条线段的邻近性概率prox_ij(v_iv_j)为：

相似性：实际连接的两条线段，相邻端点v_i、v_j的灰度值G_i、G_j一致，用相似性概率sim_ij(v_iv_j)来刻画这种灰度一致性：

L_i、L_j的连接概率p(v_iv_j)的计算公式为：p(v_iv_j)＝αprox_ij(v_iv_j)+βsim_ij(v_iv_j)，其中α、β为大于0小于1的浮点数，α为邻近性的权重，β为相似性的权重，且α+β＝1。

5.一种静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取系统，其特征在于，该系统包括城市三维模型分块单元、第一处理单元、第二处理单元、第三处理单元，其中：

城市三维模型分块单元用于：依据侧视地图的空间分辨率 、帧缓冲区大小，确定城市三维模型分块的大小，对城市三维模型进行分块，并创建数据库，用来存放显示不完整的模型信息，模型ID作为模型的唯一标识；

第一处理单元用于：加载当前分块范围内的城市三维模型至内存，判断每个建筑物三维模型的顶点是否在投影空间内，若有顶点不在投影空间，判定该模型为不完整显示，根据模型ID判断数据库中是否存在该模型，若不存在，则将模型ID、最小包围盒的平面坐标范围(x_min,y_min,x_max,y_max)写入数据库中；若存在，指示第二处理单元工作；

第二处理单元用于：对于投影空间中显示完整的城市三维模型，利用深度缓冲区分割算法，对当前模型进行分割；再通过两次渲染，来分离当前模型与周围环境，获取当前模型的颜色缓冲区，并设置背景值为黑色；

将当前模型的颜色缓冲区转化为8位单通道灰度图，采用canny算子对当前模型的8位单通道灰度图进行边缘检测，得到边缘二值图；

采用边缘法则对边缘二值图进行处理：对T连接处进行拆分，当一条边缘与另一条边缘接近时，将其中一条边缘拆分为两条，避免发生错误连接；设置最短线段阈值S，去除长度小于S的超短线段；

采用假设验证方法，对边缘二值图中的线段进行连接预处理，获取边缘二值图中的线段L的数量为D；

根据线段几何特征和灰度特征，计算线段之间的连接概率，设置线段间的连接概率阈值N；

将边缘二值图中的线段看作一个整体，视为顶点，将顶点之间的连接概率作为弧的权值，构建有向图结构，有向图中的顶点V的数量为2D，设定任意线段L_i的两个端点分别为p_i1、p_i2，1≤i≤D，i为整数，以顶点V_i和V_i+D表示线段Li，V_i中线段方向为：p_i1指向p_i2，即V_i的初始端点为p_i1，终止端点为p_i2；顶点V_i+D中线段方向为：p_i2指向p_i1，即V_i+D的初始端点为p_i2，终止端点为p_i1；线段之间的连接通过一条线段的终止端点连接到另一条线段的初始端点来实现；

设定邻接矩阵Mat[2D][2D]存储连接概率，初始化为0，Mat[e][g]表示V_e的终止端点到V_g的初始端点的连接概率值，1≤e、g≤2D，e、g为整数，通过判断任意两条线段的各端点之间的连接概率，获取所有顶点之间的连接概率，分为以下四种情况：

若顶点V_j的初始端点p_j1到V_k的初始端点p_k1之间的连接概率大于N，则V_j+D到V_k之间、V_k+D到V_j之间均存在弧，设定Mat[j+D][k]的值为V_j+D到V_k的连接概率、Mat[k+D][j]的值为V_k+D到V_j的连接概率；

若顶点V_j的初始端点p_j1到V_k的终止端点p_k2之间的连接概率大于N，则V_k到V_j、V_j+D到V_k+D之间存在弧，设定Mat[k][j]为V_k到V_j的连接概率、Mat[j+D][k+D]的值为V_j+D到V_k+D的连接概率；

若顶点V_j的终止端点p_j2到V_k的终止端点p_k2之间的连接概率大于N，则V_j到V_k+D、V_k到V_j+D之间存在弧，设定Mat[j][k+D]为V_j到V_k+D的连接概率、Mat[k][j+D]的值为V_k到V_j+D的连接概率；

若顶点V_j的终止端点p_j2到V_k的初始端点p_k1之间的连接概率大于N，则V_j到V_k、V_k+D到V_j+D之间存在弧，设定Mat[j][k]为V_j到V_k的连接概率、Mat[k+D][j+D]的值为V_k+D到V_j+D的连接概率；

以此类推，直到处理完所有的线段；

为避免一个端点与另外一条线段的两个端点都存在连接，若存在Mat[u][i]、Mat[u][i+D]都不为0的情况，1≤u≤2D，则将两者中较小的值设为0；同理，若存在Mat[i][t]、Mat[i+D][t]都不为0的情况，1≤t≤2D，则将两者中较小的值设为0；

根据邻接矩阵寻找有向图中所有的环，环的个数为O；

计算每个环中的权值之和Sum_r，与每个环的线段组成的轮廓线的面积Area_r，1≤r≤O，r为整数，作为显著性计算的影响因素，获取最显著轮廓；

第三处理单元用于：指示第二处理单元对当前分块范围内的下一个建筑物三维模型进行处理，直到提取完投影空间中所有完整建筑物三维模型的轮廓线；

指示第一处理单元执行其他分块中建筑物三维模型轮廓线的提取，直到处理完所有的分块；

选择投影空间中显示不完整的建筑物三维模型，获取该模型的最小包围盒(x_min,x_max,y_min,y_max)，x_max、x_min为x坐标轴的最大、最小值，y_max、y_min为y轴方向的最大、最小值，以坐标((x_min+x_max)/2，(y_min+y_max)/2)为投影空间平面中心，加载投影空间对应的地理范围内的城市三维模型，指示第二处理单元工作，直到处理完所有显示不完整的建筑物，实现从任意视角自动提取静态三维地图中建筑物的轮廓线。

6.如权利要求5所述的静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取系统，其特征在于：所述城市三维模型分块单元对城市三维模型进行分块时，矩形分块的长和宽由静态三维地图的空间分辨率和帧缓冲区大小来确定，分块具体步骤如下：

S101、依据侧视地图的空间分辨率res米/像素、帧缓冲区大小为m像素×n像素，确定城市三维模型分块的范围大小为W×H，W、H单位是米，分别代表城市三维模型分块范围实际的长、宽，计算公式为

S102、生成的静态三维地图范围是(X_min,Y_min,X_max,Y_max)，X_max、X_min为x轴方向的最大、最小值，Y_max、Y_min为y轴方向的最大、最小值，R为静态地图分块的行数，C为列数，则分块数量为R×C，ceil函数返回大于或者等于表达式的最小整数，根据分块范围存储相应的城市三维模型。

7.如权利要求5所述的静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取系统，其特征在于：所述第二处理单元对边缘二值图中每条线段进行连接预处理的具体步骤如下：

S601、分别搜索与边缘二值图中的线段L_i的端点p_i1、p_i2之间距离小于端点最短距离阈值F的直线段集合L＇，1≤i≤D，i为整数；

S602、若L＇为空集，则处理下一条线段，直到处理完所有直线段；否则，转到步骤S603；

S603、1≤j≤D，j为整数，计算线段L_i与集合L＇中线段L_j是否满足下列条件：

S6031、夹角约束用于排除不共线的直线段，共线直线段的斜率相等，考虑到噪声影响、直线边缘定位的误差，设定夹角Angle小于夹角阈值A为共线，否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S6032、侧向距离约束用于排除平行线的干扰，两直线段的侧向距离定义为直线段L_j的中点到直线段L_i的距离，用dis1表示，设定侧向距离阈值为DS，需满足dis1<DS，否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S6033、重叠度Cover用于排除平行直线的干扰，重叠度越高，属于同一条直线的概率越小，设置重叠度阈值为CV，l_s表示较短的线段的长度，l_c表示重叠部分线段的长度，拟合线段需满足Cover<CV，否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S6034、拟合误差，连接两条线段最远的两个端点的线段记为l_f,长为dis2，每条线段的拟合误差为其余两个端点到l_f的垂直距离d1、d2之和与dis2的比值，拟合误差需满足：否则，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602；

S604、判断两条线段的位置关系，若相交，转到步骤S605；若相离，转到步骤S606；

S605、两条线段相交，则判定这两条线段位于同一条直线上，将两条线段在这条直线外的点像素灰度设置为0，并从L＇中删除与L_i的目前连接端点小于端点最短距离阈值F的线段，返回到步骤S602；

S606、两条线段相离，则两条线段相邻端点之间的连线构成线段L_ij，分别计算L_i、L_ij和L_j、L_ij线段在灰度图中的平均灰度值之差ΔGiij、ΔGjij，转到步骤S607；

S607、设置灰度阈值Gray，判断ΔGiij、ΔGjij是否超过灰度阈值Gray，若两者都小于Gray，则将L_i、L_j通过相邻端点连接为一条线段，并从L＇中删除与L_i的目前连接端点小于F的线段，返回到步骤S602；否则，L_i、L_j不在同一条直线上，从L＇中删除L_j，返回到步骤S602。

8.如权利要求5所述的静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取系统，其特征在于：所述第二处理单元计算线段之间的连接概率时，建筑物三维模型轮廓线之间不存在夹角约束，极短线段已被删除，只考虑端点间距离和灰度值的影响，距离的影响表现为邻近性，灰度值的影响表现为相似性，两条线段间的连接概率计算过程如下：

邻近性：以两条线段L_i、L_j相邻端点v_i、v_j之间的距离dist和两条线段长度len_i、len_j的关系确定，则两条线段的邻近性概率prox_ij(v_iv_j)为：

相似性：实际连接的两条线段，相邻端点v_i、v_j的灰度值G_i、G_j一致，用相似性概率sim_ij(v_iv_j)来刻画这种灰度一致性：

L_i、L_j的连接概率p(v_iv_j)的计算公式为：p(v_iv_j)＝αprox_ij(v_iv_j)+βsim_ij(v_iv_j)，其中α、β为大于0小于1的浮点数，α为邻近性的权重，β为相似性的权重，且α+β＝1。