JP2003296706A - 建物抽出方法及び装置並びにサンプルデータのベクトル化方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 空中からのレーザ計測データから建物を抽出
し、ベクトル化する。 【解決手段】 ヘリコプタにレーザ計測装置１０を搭載
し、目的地域内を走査して、地盤及び地物の３次元位置
データＰｉ（ｘ，ｙ，ｚ）を計測する。建物抽出装置１
２は、地盤高データＨ及び高さ閾値Ｈｒｅｆに従い、地
盤よりＨｒｅｆ以上に高い点データを抽出し、建物の点
データＢｉ（ｘ，ｙ，ｚ）として建物グループ化装置１
４に出力する。建物抽出装置１２はまた、建物の点デー
タＢｉ（ｘ，ｙ，ｚ）以外の点データを、建物除外デー
タＣｉ（ｘ，ｙ，ｚ）として建物グループ化装置１４に
入力する。建物グループ化装置１４は、建物抽出装置１
２からの点データＢｉを個々の建物にグループ化する。
建物形状抽出装置１８は、各建物点データ群の外周を抽
出し、ベクトル化する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、三次元点データか
ら建物部分を抽出する建物抽出方法及び装置、並びに、
建物等の立体物のサンプルデータをベクトル化する方法
及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】地表面上の建物の３次元位置・形状を計
測する手段として、航空写真測量による図化方法と、ヘ
リコプタから地上に向けてレーザパルス光を照射して地
表面を走査し、その反射光により地物（建物等の人工構
造物、及び、街路樹等の自然物）及び地表面の三次元座
標値を点データとして計測する方法が知られている。

【０００３】後者の方法では、広い範囲にわたり、地物
の立体形状を高密度（例えば、１点／２ｍ^２以下）にサ
ンプリングした３次元点データを短時間で得ることがで
きる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、このようにし
て得られたサンプルデータから個々の建物の３次元デー
タを得る簡単な方法、即ち、自動化又は半自動化された
方法は、得られていない。

【０００５】本発明は、３次元点データ群から効率的に
地物部分を抽出する建物抽出方法及び装置、並びに、建
物等の立体物のサンプルデータからその形状を示すベク
トルデータを精度よく算出するサンプルデータのベクト
ル化方法及び装置を提示することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明に係る建物抽出方
法は、３次元点データから建物を抽出する方法であっ
て、地盤高に従い当該３次元点データから建物を示す点
データを分離する建物分離ステップと、当該建物分離ス
テップにより分離される建物を示す点データを、建物毎
のグループに分離する建物グループ化ステップとを具備
することを特徴とする。

【０００７】好ましくは、本発明に係る建物抽出方法
は、更に、当該建物グループ化ステップによる各グルー
プの点データから、建物の形状を示すベクトルデータを
算出する建物形状抽出ステップを具備する。当該ベクト
ルデータは、当該建物の平面形状、又は、当該建物の複
数の階層における平面形状を示す。

【０００８】好ましくは、当該建物分離ステップが、当
該３次元点データから当該地盤高よりも高い点データを
抽出し、建物を示す点データとして出力する。

【０００９】好ましくは、当該建物グループ化ステップ
が、建物間を分離するブレークライン情報に従い、当該
建物分離ステップにより分離される建物を示す点データ
を、建物毎のグループに分離する。

【００１０】好ましくは、当該建物分離ステップが、当
該３次元点データから当該地盤高を示す点データを分離
し、当該建物グループ化ステップが、当該地盤高を示す
点データを当該ブレークライン情報として使用する。

【００１１】本発明に係る建物抽出装置は、３次元点デ
ータから建物を抽出する装置であって、地盤高に従い当
該３次元点データから建物を示す点データを分離する建
物分離処理手段と、当該建物分離ステップにより分離さ
れる建物を示す点データを、建物毎のグループに分離す
る建物グループ化処理手段とを具備することを特徴とす
る。

【００１２】好ましくは、本発明に係る建物抽出装置
は、更に、当該建物グループ化処理手段による各グルー
プの点データから、建物の形状を示すベクトルデータを
算出する建物形状抽出処理手段を具備する。当該ベクト
ルデータは、当該建物の平面形状、又は、当該建物の複
数の階層における平面形状を示す。

【００１３】好ましくは、当該建物分離処理手段が、当
該３次元点データから当該地盤高よりも高い点データを
抽出し、建物を示す点データとして出力する。

【００１４】好ましくは、当該建物グループ化処理手段
が、建物間を分離するブレークライン情報に従い、当該
建物分離処理手段により分離される建物を示す点データ
を、建物毎のグループに分離する。

【００１５】好ましくは、当該建物分離処理手段が、当
該３次元点データから当該地盤高を示す点データを分離
し、当該建物グループ化処理手段が、当該地盤高を示す
点データを当該ブレークライン情報として使用する。

【００１６】本発明に係るサンプルデータをベクトル化
方法は、立体物の外形を示す３次元点データ群から当該
立体物の形状を示すベクトルデータを算出する方法であ
って、当該３次元点データ群を所定平面に投影し、当該
所定平面の互いに直交するＸ軸及びＹ軸に対する当該３
次元点データ群の傾きを検出する傾き検出ステップと、
当該所定平面上での当該３次元点データ群を、当該傾き
検出ステップで得られた傾きに相当する角度だけ、当該
傾きを解消するように回転する回転ステップと、当該回
転ステップで回転された当該所定平面上での当該３次元
点データ群の外周を抽出する外周抽出ステップと、当該
外周抽出ステップで抽出された当該外周をベクトル化す
るベクトル化ステップと、当該ベクトル化ステップで得
られたベクトルデータを当該傾き検出ステップで得られ
た傾きに相当する角度だけ回転する戻し回転ステップと
を具備することを特徴とする。

【００１７】好ましくは、当該傾き検出ステップが、当
該３次元点データ群を所定平面に投影し、当該所定平面
上で当該３次元点データ群に外接する最小面積の直角四
角形を検索する四角形検索ステップと、当該所定平面の
当該Ｘ軸及び当該Ｙ軸に対する当該直角四角形の傾きを
計算する傾き計算ステップとからなる。

【００１８】好ましくは、当該四角形検索ステップが、
当該所定平面上で当該３次元点データ群を所定角度ずつ
回転する点データ群回転ステップと、当該点データ群回
転ステップによる各回転角度で、当該所定平面上で当該
３次元点データ群の最大Ｘ座標値及び最大Ｙ座標値を一
方の頂点、最小Ｘ座標値及び罪証Ｙ座標値を他方の頂点
とする直角四角形を設定し、当該直角四角形の面積を算
出する面積算出ステップと、当該点データ群回転ステッ
プによる各回転角度での当該面積算出ステップの算出結
果から、当該所定平面上で当該３次元点データ群に外接
する最小面積の直角四角形を決定する最小面積決定ステ
ップとを具備する。

【００１９】好ましくは、本発明に係るサンプルデータ
のベクトル化方法は、更に、当該立体物の外形を示す当
該３次元点データ群を高さ方向の複数の階層に区分する
階層区分ステップと、当該複数の階層のそれぞれについ
て、当該傾き検出ステップ、当該回転ステップ、当該外
周抽出ステップ、当該ベクトル化ステップ及び当該戻し
回転ステップを逐次起動する繰り返し制御ステップとを
具備する。

【００２０】本発明に係るサンプルデータのベクトル化
装置は、立体物の外形を示す３次元点データ群から当該
立体物の形状を示すベクトルデータを算出する装置であ
って、当該３次元点データ群を所定平面に投影し、当該
所定平面の互いに直交するＸ軸及びＹ軸に対する当該３
次元点データ群の傾きを検出する傾き検出処理手段と、
当該所定平面上での当該３次元点データ群を、当該傾き
検出処理手段で得られた傾きに相当する角度だけ、当該
傾きを解消するように回転する回転処理手段と、当該回
転処理手段で回転された当該所定平面上での当該３次元
点データ群の外周を抽出する外周抽出処理手段と、当該
外周抽出処理手段で抽出された当該外周をベクトル化す
るベクトル化処理手段と、当該ベクトル化処理手段で得
られたベクトルデータを当該傾き検出処理手段で得られ
た傾きに相当する角度だけ回転する戻し回転処理手段と
を具備することを特徴とする。

【００２１】好ましくは、当該傾き検出処理手段が、当
該３次元点データ群を所定平面に投影し、当該所定平面
上で当該３次元点データ群に外接する最小面積の直角四
角形を検索する四角形検索処理手段と、当該所定平面の
当該Ｘ軸及び当該Ｙ軸に対する当該直角四角形の傾きを
計算する傾き計算処理手段とからなる。

【００２２】好ましくは、当該四角形検索処理手段が、
当該所定平面上で当該３次元点データ群を所定角度ずつ
回転する点データ群回転処理手段と、当該点データ群回
転処理手段による各回転角度で、当該所定平面上で当該
３次元点データ群の最大Ｘ座標値及び最大Ｙ座標値を一
方の頂点、最小Ｘ座標値及び最小Ｙ座標値を他方の頂点
とする直角四角形を設定し、当該直角四角形の面積を算
出する面積算出処理手段と、当該点データ群回転処理手
段による各回転角度での当該面積算出処理手段の算出結
果から、当該所定平面上で当該３次元点データ群に外接
する最小面積の直角四角形を決定する最小面積決定処理
手段とを具備する。

【００２３】好ましくは、本発明に係るサンプルデータ
のベクトル化装置は、更に、建物の外形を示す当該３次
元点データ群を高さ方向の複数の階層に区分する階層区
分処理手段と、当該複数の階層のそれぞれについて、当
該傾き検出処理手段、当該回転処理手段、当該外周抽出
処理手段、当該ベクトル化処理手段及び当該戻し回転処
理手段を逐次起動する繰り返し制御処理手段とを具備す
る

【実施例】以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳
細に説明する。

【００２４】図１は、本発明の一実施例の概略構成ブロ
ック図を示す。ヘリコプタにレーザ計測装置１０を搭載
し、目的地域内を走査して、地盤及び地物の３次元点デ
ータ（サンプルデータ）Ｐｉ（ｘ，ｙ，ｚ）を計測・収
集する。例えば、樹木などのように半透過性を有する物
体では、照射レーザパルス光に対し、早く帰ってくる反
射光パルスと遅く帰ってくる反射光パルスが存在する。
遅く帰ってくる光パルスは、地盤により反射されたもの
であると推測できる。従って、レーザ計測装置１０によ
り、地盤の高さを推定できる。

【００２５】なお、建物の境界では、レーザ走査のブレ
により、建物の壁による反射パルスと、背後の物体（別
の建物又は地表等）からの反射パルスが混在することが
ありうるが、これは、いわば測定誤差である。

【００２６】レーザ計測装置１０は、収集した点データ
Ｐｉ（ｘ，ｙ，ｚ）を建物抽出装置１２に入力する。建
物抽出装置１２は、別途、入力される地盤高データＨ
（又は、レーザ計測装置１０の計測データから分離され
る地盤高データ）及び高さ閾値Ｈｒｅｆに従い、地盤よ
りＨｒｅｆ以上に高い点データ、即ち、ｚ＞Ｈ＋Ｈｒｅ
ｆとなるｚ値を有する点データＰｉ（ｘ，ｙ，ｚ）を抽
出し、それらを建物の点データＢｉ（ｘ，ｙ，ｚ）とし
て建物グループ化装置１４に出力する。勿論、明らかに
誤っている点データは、除去する。例えば、樹木では、
同じ走査ビームから近点の反射パルスと遠点の反射パル
スの両方が存在しうるが、その場合の近点の反射パルス
による座標データは、明らかに建物では無いので、除去
する。

【００２７】建物抽出装置１２はまた、建物の点データ
Ｂｉ（ｘ，ｙ，ｚ）以外の点データを、建物除外データ
Ｃｉ（ｘ，ｙ，ｚ）として建物グループ化装置１４に入
力する。建物除外データＣｉ（ｘ，ｙ，ｚ）は、近接す
る建物の点データを分離するのに利用できる。近接する
建物を分離するのに役立つ線（一般的には道路）を、ブ
レークラインと呼ぶ。ブレークラインは、ベクトルとし
て表現されても、ビットマップ又はラスター画像で表現
されても、どちらでもよい。建物除外データＣｉからブ
レークラインを抽出できる。しかし、他のデータ、例え
ば、地図データの道路データをブレークラインとしても
よい。前者の場合、原理的に、建物データとの位置ずれ
が生じないが、レーザ走査のブレによる測定誤差を見込
む必要がある。これに対し、後者の場合、ブレークライ
ンは正確であっても、建物データとの位置ずれを考慮す
る必要がある。

【００２８】図２は、レーザ計測装置１０による計測例
の模式図を示す。黒丸がレーザ計測装置１０による測定
値を示す。理解しやすいように、地上の建物等を一緒に
図示してある。建物抽出装置１２のために、地盤高Ｈか
ら更に高さ閾値Ｈｒｅｆだけ高いレベルに、建物と地盤
を分離する閾値を設定する。Ｈ及びＨｒｅｆは一般的に
は一定ではないが、ある程度の狭い範囲に限定すれば一
定値として扱える。

【００２９】閾値Ｈｒｅｆは、どの程度の高さの建物を
抽出したいかによって決定される。Ｈｒｅｆをあまり小
さくすると、自動車等も抽出したりして、ノイズが多く
なる。平屋建て以上を抽出する場合、例えば、Ｈｒｅｆ
を３ｍ程度に設定する。

【００３０】また、レーザ計測装置１０により計測され
た地盤以外の点データＰｉから最高標高値と最低標高値
との差を算出し、その標高差に応じてＨｒｅｆを決定し
ても良い。例えば、データ標高差が小さい場合にはＨｒ
ｅｆを小さくする。標高差が非常に大きい場合には、Ｈ
ｒｅｆを大きくする。必要により、複数のＨｒｅｆを設
定する。複数のＨｒｅｆを設定することにより、高さの
異なる複数の層で建物データＢｉを抽出できる。

【００３１】建物抽出装置１２により抽出された建物の
点データＢｉの分布例を図３に示す。建物グループ化装
置１４は、建物抽出装置１２からの点データＢｉを、個
々の建物にグループ化する。建物グループ化装置１４
は、図３に例示するように、適当な間隔、例えば、２ｍ
程度のメッシュを形成し、そのメッシュの網目単位での
連続性により同一の建物に属する点データＢｉを決定す
る。メッシュの間隔は、隣接する建物の点データＢｉを
分離できる程度であればよい。

【００３２】図４〜図７を参照して、建物グループ化装
置１４の動作を説明する。図４は、メッシュを形成した
後の、各網目に収容される点データ数を示す。事前に、
点データＢｉが規定の下限数より少ない場合、ノイズと
して点データ数を０にする。これは例えば、樹木及び送
電線等である。また、点データ数が規定の上限数より多
すぎる場合にも、ノイズとして点データ数０にする。こ
れは、例えば、コース縁である。

【００３３】建物グループ化装置１４は、建物抽出装置
１２から出力される建物外点データＣｉも参照し、建物
の点データＢｉのみを包含する網目と、建物の点データ
Ｂｉと地盤データＣｉの両方を含む網目を区別する。図
４では、地盤データを含む網目のデータ数に下線を付し
てある。

【００３４】建物グループ化装置１４は、先ず、スター
ト点として、建物点データＢｉが存在する適当な１つの
網目に注目する。注目する網目から見て、隣接する８方
向（上下左右の４方向と斜めの４方向）全ての網目が所
定数以上（ここでは２以上）の点データＢｉを有する場
合、その注目する網目にフラグを立てる。これは、３×
３の網目を単位として、点データＢｉの存在する網目を
サーチすることに相当する。探索済みの網目には、探索
済みを示すフラグを立てる。メッシュの全網目を順番に
探索する。

【００３５】フラグを立てた結果を図５に示す。地盤デ
ータＣｉを含む網目のフラグには、下線を付してある。
この段階では、建物の外周に相当する網目にはフラグが
立たないし、ごく隣接する建物は区別されないことがあ
る。

【００３６】フラグの立っている連続する網目を追跡
し、同じラベル値を設定する。その際、フラグの立って
いる網目の上下左右にあって所定数の点データＢｉを有
する網目にも同じラベル値を設定する。これにより建物
の外周を含める。ラベル値の設定例を図６に示す。この
段階では、ごく隣接する建物は区別されないことがあ
る。図６でも、地盤データを含むラベル値には、下線を
付してある。

【００３７】図６に示すラベル化の後、同じラベル値の
網目を、地盤データＣｉを含む網目、即ちブレークライ
ンを含む網目で分離し、分離された点データＢｉのグル
ープに異なるラベル値を付与する。分離線は、地盤デー
タＣｉを含む連続する網目の上、下、右又は左の何れか
適当な直線とする。図７は、ブレークラインでの分離結
果を示す。図６では同じラベル値２になっている網目
が、図７では、ラベル値２の網目からなるグループと、
ラベル値３の網目からなるグループに分離されている。
建物点データＢｉを有効に活用するために、地盤データ
Ｃｉを含む網目をどちらかの建物に含めるのが好まし
い。

【００３８】隣接する建物を分離する方法として、メッ
シュを段階的に細かくしていく方法を使用してもよい。
例えば、建物の境界、即ち、ブレークラインの周辺につ
いてはメッシュを細分化した上で、同様の処理を繰り返
すことにより、より細かい網目単位で建物の点群を分離
することができる。

【００３９】点データＢｉのあるメッシュにブレークラ
インが重なる場合、ブレークラインを重視する場合と、
点データを重視する場合が考えられる。それはデータの
精度に応じて、適宜に選択すれば良い。例えば、他の地
図データ又は計測データからのブレークラインを利用す
る場合、先に説明したように、建物の点データＢｉとの
間に位置ずれが生じうる。この場合には、点データＢｉ
のあるメッシュにブレークラインが重なったても、点デ
ータＢｉを採用、建物の一部であると判断する。

【００４０】また、点データＢｉの高さを参照すること
でも、点データＢｉを分離できる。隣接する網目内又は
同一網目内の点データＢｉであっても、ある程度以上、
高さが異なる場合には、それらは別の建物に属する可能
性が高い。従って、ある高さ範囲から外れた点データＢ
ｉを予めノイズとして除去することで、隣接する建物で
も、分離しやすくなる。

【００４１】建物グループ化装置１４は、このような処
理により得られた、グループ毎に異なる値のラベルＬＡ
ＢＥＬを付された点データＢｉ（ｘ，ｙ，ｚ，ＬＡＢＥ
Ｌ）を記憶装置１６に格納する。

【００４２】建物形状抽出装置１８は、記憶装置１６か
ら同じＬＡＢＥＬ値の点データＢｉ（ｘ，ｙ，ｚ，ＬＡ
ＢＥＬ）を読み出し、その形状を示すベクトルデータを
算出する。図８は、建物形状抽出装置１８の、同じラベ
ル値ＬＡＢＥＬを有する一つの点群に対する動作フロー
チャートを示す。即ち、建物形状抽出装置１８は、建物
グループ化装置１４によりグループ化された点データの
各グループに対して、図８に示す処理を実行する。

【００４３】先ず、与えられた点データ群のｚ座標に対
してヒストグラムを作成し、ｚ座標値により階層に分け
る（Ｓ１）。建物グループ化装置１４によりグループ化
された点データ群は、建物の各階層の上面部を示すデー
タを多く含むので、これを利用して、各階層毎に建物形
状を抽出する。

【００４４】ヒストグラムにより、平面形状の高さ方向
での変化の有無と程度を検出できる。この検出結果によ
り、建物形状を抽出する層（高さ）の閾値を決定する。
決定された閾値で点データ群を階層にわけ、その階層数
をＮにセットする（Ｓ２）。ループ変数ｎを１で初期化
し（Ｓ３）、各階層についてステップＳ４〜Ｓ１０の処
理を実行する。ｎをインクリメントし（Ｓ１１）、ｎが
Ｎより大きくなったら（Ｓ１２）、終了する。つまり、
高さの異なる複数の層に対して建物形状抽出処理を行う
ことで、屋上突出物など、各高さ範囲での建物の平面形
状のベクトルデータを生成できる。

【００４５】個々の階層の処理（Ｓ４〜Ｓ１１）を説明
する。先ず、該当する階層に所属する点データを同じ平
面に投影し、その平面図上での傾きθｂを算出する（Ｓ
４）。建物の平面形状は基本的に長方形であり、個別的
には、基本の長方形に矩形の凹凸、９０度以外の折れ曲
がり部及び曲線等を付加したものになる。そこで、点デ
ータ群に最もよくマッチする長方形を検出し、その傾き
を建物の傾き角度θｂとする。最も良くマッチするか否
かは、傾き検出に用いる長方形の面積が最小か否かで判
断できる。この方法による傾き検出処理の詳細なフロー
チャートを図９に示す。

【００４６】図９では、先ず、点データ群を回転する傾
きθｉを０で初期化し、最小面積Ｓｍｉｎを０で初期化
する（Ｓ２１）。

【００４７】点データ群を角度θｉだけ回転する（Ｓ２
２）。回転の中心は、適当で良い。例えば、回転前の点
データ群のｘ座標の最大値と最小値の和の半分、及び、
ｙ座標の最大値と最小値の和の半分にあたる点を回転の
中心とする。

【００４８】ｘ座標の最大値Ｘｍａｘと最小値Ｘｍｉ
ｎ、ｙ座標の最大値Ｙｍａｘと最小値Ｙｍｉｎを検索す
る（Ｓ２３）。そして、（Ｘｍａｘ、Ｙｍａｘ）と（Ｘ
ｍｉｎ、Ｙｍｉｎ）を頂点とする長方形を作成し（Ｓ２
４）、その長方形の面積Ｓｉを計算する（Ｓ２５）。図
１０は、点データ群に対して作成された長方形の一例を
示す。

【００４９】得られた面積Ｓｉを最小面積Ｓｍｉｎと比
較し（Ｓ２６）、ＳｉがＳｍｉｎより小さい場合、Ｓｍ
ｉｎにＳｉを代入し、θｂに角度θｉを代入する（Ｓ２
７）。

【００５０】θｉをインクリメントし（Ｓ２８）、θｉ
が１８０°を超えるまで（Ｓ２９）、ステップＳ２２〜
Ｓ２８を繰り返す。θｉが１８０°を超えると（Ｓ２
９）、その時点のθｂを、点データ群の傾きとして図８
に示すルーチンに戻す。

【００５１】図８に戻ると、傾き算出（Ｓ４）で得られ
た角度θｂだけ、点データ群を回転する（Ｓ５）。これ
により、点データ群の主要な辺は、ほぼＸ軸及びｙ軸に
平行になる。

【００５２】点データ群に２ｍ程度の細かいメッシュを
重ね、点データのある網目（ピクセル）を抽出する（Ｓ
６）。そして、例えば、建物グループ化装置１４の動作
で説明したように、点データのある網目にはフラグを立
て、連続してフラグの立っている網目の外周を抽出し
（Ｓ７）、その外周を示す線分をベクトル化することに
より外周のポリゴンを作成する（Ｓ８）。内周がある場
合には（Ｓ９）、点データ群の内周を抽出し、内周のポ
リゴンを作成する（Ｓ１０）。ポリゴン作成処理の詳細
は後述する。得られたポリゴン・データを角度θｂだけ
回転して、元の角度に戻す（Ｓ１１）。

【００５３】ｎをインクリメントし（Ｓ１２）、ｎがＮ
以下の場合には（Ｓ１３）、ステップＳ４〜Ｓ１２を繰
り返し、ｎがＮより大きくなれば（Ｓ１３）、図８に示
すベクトル化処理を終了する。即ち、ステップＳ２で分
けた各階層について、ステップＳ４〜Ｓ１１の処理を繰
り返す。これにより、各階層における平面形状を示すベ
クトルデータが得られる。

【００５４】外周のポリゴン化処理（Ｓ８）では、以下
のように、境界となるピクセルを追跡しながら、点デー
タ群から見て、各ピクセルの外側の角（頂点）の座標値
を抽出する。各ピクセルには、ｘ，ｙ，ｚ座標値、建物
ＩＤ、境界かどうかを示す境界フラグ、及び追跡済みの
有無を示すフラグ（追跡済みフラグ）が設定可能であ
る。建物ＩＤには０以外の値を用いる。点データを有し
ないピクセルの建物ＩＤには、０をセットする。

【００５５】先ず、ピクセルを上部から水平方向に走査
して、点データのあるピクセルを探索する。点データの
あるピクセルを検出すると、そのピクセルを注目ピクセ
ルとして追跡済みフラグを立てる。注目ピクセルから８
方向で隣接するピクセル内に点データを有するピクセル
がない場合、先に検出した、点データを有するピクセル
は孤立点であるので、ノイズとして削除する。８方向の
探索で点データのあるピクセルを発見した場合、注目ピ
クセルを境界ピクセルと判断して境界フラグ及び追跡済
みフラグを立てると共に、点データのあるピクセルを次
の注目ピクセルとする。

【００５６】以下、このように、８方向で隣接するピク
セルから境界ピクセルを反時計回りで探索し、最終的に
探索済みのピクセルに遭遇した場合、対象物を一周した
ことになるので、追跡を終了する。

【００５７】境界ピクセルに平面直角座標系などのｘ，
ｙ，ｚ座標値を持たせることにより、ベクトルデータに
その座標値を持たせることができる。境界ピクセル外周
の角の座標値を抽出し、その座標値を結ぶ線データを生
成する。ベクトル整形処理として、重複座標値及び直線
の中間になる点データを削除し、階段状に変化する部分
では、階段状に変化し始める座標を基準点とし、基準点
から次の点を結ぶ角度を順次算出し、角度変化が少ない
場合に直線で近似する。このようにして、建物の外周を
示すベクトルデータを生成する。

【００５８】内周と外周の相違はあるものの、基本的に
同様の手法で、内周のポリゴンデータを得ることができ
る。

【００５９】上記実施例の主要な機能をソフトウエアで
実現する実施例を説明したが、勿論、本実施例の機能の
すべてをハードウエアで実現しても良いし、一部の機能
をソフトウエアで実現し、他の機能をハードウエアで実
現しても良い。

【００６０】空中からのレーザ計測より建物の３次元サ
ンプルデータを得る実施例を説明したが、その他の方法
で得た建物の３次元サンプルデータを使用しても、同様
の処理により建物の形状を示すベクトルデータを得るこ
とができることは明らかである。空中からのレーザ計測
では、広範囲にわたり多くのデータを収集できるという
利点がある。

【００６１】

【発明の効果】以上の説明から容易に理解できるよう
に、本発明によれば、三次元のサンプルデータから建物
形状を示すベクトルデータを生成することができる。し
かも、ほとんどの処理又は全部の処理を自動化できるの
で、非常に便利である。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施例の概略構成ブロック図であ
る。

【図２】 レーザ計測装置１０による計測例の模式図
（立面図）である。

【図３】 レーザ計測装置１０による計測データの一例
の平面図である。

【図４】 建物グループ化装置１４におけるメッシュ化
した点データ数の一例である。

【図５】 建物グループ化装置１４における探索後のフ
ラグ例である。

【図６】 建物グループ化装置１４によるグループ化後
のデータ例である。

【図７】 ブレークラインによる分割後のグループ例で
ある。

【図８】 建物形状抽出装置１８の１つの点データ群に
対する主ルーチンである。

【図９】 傾き算出処理（Ｓ４）のフローチャートであ
る。

【図１０】 点データ群に対して作成される長方形の一
例である。

【符号の説明】

１０：レーザ計測装置 １２：建物抽出装置 １４：建物グループ化装置 １６：記憶装置 １８：建物形状抽出装置

フロントページの続き (72)発明者 垣内 力 東京都豊島区東池袋３丁目１番１号朝日航 洋株式会社内 (72)発明者 酒井 雄司 東京都豊島区東池袋３丁目１番１号朝日航 洋株式会社内 Ｆターム(参考） 5B057 AA20 BA02 CA08 CA12 CA16 DA11 DA17 DB02 DB05 DB09 DC08 DC09 DC14 DC17 DC19

Claims (22)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ３次元点データから建物を抽出する方法
   であって、 地盤高に従い当該３次元点データから建物を示す点デー
   タを分離する建物分離ステップと、 当該建物分離ステップにより分離される建物を示す点デ
   ータを、建物毎のグループに分離する建物グループ化ス
   テップとを具備することを特徴とする建物抽出方法。
2. 【請求項２】 更に、当該建物グループ化ステップによ
   る各グループの点データから、建物の形状を示すベクト
   ルデータを算出する建物形状抽出ステップを具備する請
   求項１に記載の建物抽出方法。
3. 【請求項３】 当該ベクトルデータが、当該建物の平面
   形状を示す請求項２に記載の建物抽出方法。
4. 【請求項４】 当該ベクトルデータが、当該建物の複数
   の階層における平面形状を示す請求項２に記載の建物抽
   出方法。
5. 【請求項５】 当該建物分離ステップが、当該３次元点
   データから当該地盤高よりも高い点データを抽出し、建
   物を示す点データとして出力する請求項１に記載の建物
   抽出方法。
6. 【請求項６】 当該建物グループ化ステップが、建物間
   を分離するブレークライン情報に従い、当該建物分離ス
   テップにより分離される建物を示す点データを、建物毎
   のグループに分離する請求項１に記載の建物抽出方法。
7. 【請求項７】 当該建物分離ステップが、当該３次元点
   データから当該地盤高を示す点データを分離し、 当該建物グループ化ステップが、当該地盤高を示す点デ
   ータを当該ブレークライン情報として使用する請求項６
   に記載の建物抽出方法。
8. 【請求項８】 ３次元点データから建物を抽出する装置
   であって、 地盤高に従い当該３次元点データから建物を示す点デー
   タを分離する建物分離処理手段と、 当該建物分離ステップにより分離される建物を示す点デ
   ータを、建物毎のグループに分離する建物グループ化処
   理手段とを具備することを特徴とする建物抽出装置。
9. 【請求項９】 更に、当該建物グループ化処理手段によ
   る各グループの点データから、建物の形状を示すベクト
   ルデータを算出する建物形状抽出処理手段を具備する請
   求項８に記載の建物抽出装置。
10. 【請求項１０】 当該ベクトルデータが、当該建物の平
    面形状を示す請求項９に記載の建物抽出方法。
11. 【請求項１１】 当該ベクトルデータが、当該建物の複
    数の階層における平面形状を示す請求項９に記載の建物
    抽出装置。
12. 【請求項１２】 当該建物分離処理手段が、当該３次元
    点データから当該地盤高よりも高い点データを抽出し、
    建物を示す点データとして出力する請求項８に記載の建
    物抽出装置。
13. 【請求項１３】 当該建物グループ化処理手段が、建物
    間を分離するブレークライン情報に従い、当該建物分離
    処理手段により分離される建物を示す点データを、建物
    毎のグループに分離する請求項８に記載の建物抽出装
    置。
14. 【請求項１４】 当該建物分離処理手段が、当該３次元
    点データから当該地盤高を示す点データを分離し、 当該建物グループ化処理手段が、当該地盤高を示す点デ
    ータを当該ブレークライン情報として使用する請求項１
    ３に記載の建物抽出装置。
15. 【請求項１５】 立体物の外形を示す３次元点データ群
    から当該立体物の形状を示すベクトルデータを算出する
    方法であって、 当該３次元点データ群を所定平面に投影し、当該所定平
    面の互いに直交するＸ軸及びＹ軸に対する当該３次元点
    データ群の傾きを検出する傾き検出ステップと、 当該所定平面上での当該３次元点データ群を、当該傾き
    検出ステップで得られた傾きに相当する角度だけ、当該
    傾きを解消するように回転する回転ステップと、 当該回転ステップで回転された当該所定平面上での当該
    ３次元点データ群の外周を抽出する外周抽出ステップ
    と、 当該外周抽出ステップで抽出された当該外周をベクトル
    化するベクトル化ステップと、 当該ベクトル化ステップで得られたベクトルデータを当
    該傾き検出ステップで得られた傾きに相当する角度だけ
    回転する戻し回転ステップとを具備することを特徴とす
    るサンプルデータのベクトル化方法。
16. 【請求項１６】 当該傾き検出ステップが、 当該３次元点データ群を所定平面に投影し、当該所定平
    面上で当該３次元点データ群に外接する最小面積の直角
    四角形を検索する四角形検索ステップと、 当該所定平面の当該Ｘ軸及び当該Ｙ軸に対する当該直角
    四角形の傾きを計算する傾き計算ステップとからなる請
    求項１５に記載のサンプルデータのベクトル化方法。
17. 【請求項１７】 当該四角形検索ステップが、 当該所定平面上で当該３次元点データ群を所定角度ずつ
    回転する点データ群回転ステップと、 当該点データ群回転ステップによる各回転角度で、当該
    所定平面上で当該３次元点データ群の最大Ｘ座標値及び
    最大Ｙ座標値を一方の頂点、最小Ｘ座標値及び罪証Ｙ座
    標値を他方の頂点とする直角四角形を設定し、当該直角
    四角形の面積を算出する面積算出ステップと、 当該点データ群回転ステップによる各回転角度での当該
    面積算出ステップの算出結果から、当該所定平面上で当
    該３次元点データ群に外接する最小面積の直角四角形を
    決定する最小面積決定ステップとを具備する請求項１６
    に記載のサンプルデータのベクトル化方法。
18. 【請求項１８】 更に、立体物の外形を示す当該３次元
    点データ群を高さ方向の複数の階層に区分する階層区分
    ステップと、当該複数の階層のそれぞれについて、当該
    傾き検出ステップ、当該回転ステップ、当該外周抽出ス
    テップ、当該ベクトル化ステップ及び当該戻し回転ステ
    ップを逐次起動する繰り返し制御ステップとを具備する
    請求項１５乃至１７の何れか１項に記載のサンプルデー
    タのベクトル化方法。
19. 【請求項１９】 立体物の外形を示す３次元点データ群
    から当該立体物の形状を示すベクトルデータを算出する
    装置であって、 当該３次元点データ群を所定平面に投影し、当該所定平
    面の互いに直交するＸ軸及びＹ軸に対する当該３次元点
    データ群の傾きを検出する傾き検出処理手段と、 当該所定平面上での当該３次元点データ群を、当該傾き
    検出処理手段で得られた傾きに相当する角度だけ、当該
    傾きを解消するように回転する回転処理手段と、 当該回転処理手段で回転された当該所定平面上での当該
    ３次元点データ群の外周を抽出する外周抽出処理手段
    と、 当該外周抽出処理手段で抽出された当該外周をベクトル
    化するベクトル化処理手段と、 当該ベクトル化処理手段で得られたベクトルデータを当
    該傾き検出処理手段で得られた傾きに相当する角度だけ
    回転する戻し回転処理手段とを具備することを特徴とす
    るサンプルデータのベクトル化装置。
20. 【請求項２０】 当該傾き検出処理手段が、 当該３次元点データ群を所定平面に投影し、当該所定平
    面上で当該３次元点データ群に外接する最小面積の直角
    四角形を検索する四角形検索処理手段と、 当該所定平面の当該Ｘ軸及び当該Ｙ軸に対する当該直角
    四角形の傾きを計算する傾き計算処理手段とからなる請
    求項１９に記載のサンプルデータのベクトル化装置。
21. 【請求項２１】 当該四角形検索処理手段が、 当該所定平面上で当該３次元点データ群を所定角度ずつ
    回転する点データ群回転処理手段と、 当該点データ群回転処理手段による各回転角度で、当該
    所定平面上で当該３次元点データ群の最大Ｘ座標値及び
    最大Ｙ座標値を一方の頂点、最小Ｘ座標値及び最小Ｙ座
    標値を他方の頂点とする直角四角形を設定し、当該直角
    四角形の面積を算出する面積算出処理手段と、 当該点データ群回転処理手段による各回転角度での当該
    面積算出処理手段の算出結果から、当該所定平面上で当
    該３次元点データ群に外接する最小面積の直角四角形を
    決定する最小面積決定処理手段とを具備する請求項２０
    に記載のサンプルデータのベクトル化装置。
22. 【請求項２２】 更に、当該立体物の外形を示す当該３
    次元点データ群を高さ方向の複数の階層に区分する階層
    区分処理手段と、当該複数の階層のそれぞれについて、
    当該傾き検出処理手段、当該回転処理手段、当該外周抽
    出処理手段、当該ベクトル化処理手段及び当該戻し回転
    処理手段を逐次起動する繰り返し制御処理手段とを具備
    する請求項１９に記載のサンプルデータのベクトル化装
    置。