JP5817422B2

JP5817422B2 - 建物抽出装置、方法及びプログラム

Info

Publication number: JP5817422B2
Application number: JP2011228482A
Authority: JP
Inventors: 一也中野
Original assignee: 朝日航洋株式会社
Priority date: 2011-10-18
Filing date: 2011-10-18
Publication date: 2015-11-18
Anticipated expiration: 2031-10-18
Also published as: JP2013088999A

Description

本発明は、３次元点群データから建物の形状を抽出する装置、方法及びプログラムに関する。

航空レーザ測量は、飛行機にレーザ測距儀を搭載し、地上にレーザ光を照射して地物を含む地平面の３次元形状を計測する技術（特許文献１参照）であり、広い面積に渡り効率良く３次元値の点データを収集できる。

特許文献２には、レーザ光をスキャンして得られる３次元点群データから対象物の３次元形状モデルを生成する技術が記載されている。

特許文献３には、航空レーザ測量により高密度に収集された３次元点群データから矩形形状を生成し、その矩形形状間において、隣接するポリゴン同士の連続性、法線方向、距離等により、エッジ及び面を認識し、三次元形状データを生成する技術が記載されている。

特開２００４−１７０４２９号公報特開２００４−２７２４５９号公報特開２００９−０１４６４３号公報

特許文献１に記載の技術では、航空レーザ測量により高密度に収集された３次元点群データという、ランダムに位置する点を単位として面とエッジを認識するので、コンピュータ処理上の負担が大きく、膨大な計算能力を必要とする。

本発明は、航空レーザ測量により高密度に収集された３次元点群データからより簡易なコンピュータ処理で必要な精度の建物形状を抽出できる建物抽出装置、方法及びプログラムを提示することを目的とする。

本発明に係る建物抽出装置は、建物を三次元計測して得られる３次元点群データから当該建物の形状を抽出する装置であって、当該３次元点群データから不規則三角網を生成する三角網生成手段と、当該三角網生成手段で生成される各三角網について法線ベクトルを算出する法線ベクトル算出手段と、当該法線ベクトルを所定距離間隔のグリッドにグリッド化するグリッド化手段と、当該グリッド化手段でグリッド化された法線ベクトルに従い、所定方向範囲内で同一方向のものをグループ化するグループ化手段と、当該グループ化手段でグループ化された法線ベクトルの内、地面に対して所定の誤差範囲内で平行な法線ベクトルを有するグリッドで構成される面から当該建物の輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、当該輪郭線に標高値を付与する標高付与手段と、当該輪郭線で決定される形状を三次元ベクトル化する三次元ベクトル化手段とを具備することを特徴とする。

本発明に係る建物抽出方法は、建物を三次元計測して得られる３次元点群データから当該建物の形状を抽出する方法であって、当該３次元点群データから不規則三角網を生成する三角網生成ステップと、当該三角網生成ステップで生成される各三角網について法線ベクトルを算出する法線ベクトル算出ステップと、当該法線ベクトルを所定距離間隔のグリッドにグリッド化するグリッド化ステップと、当該グリッド化ステップでグリッド化された法線ベクトルに従い、所定方向範囲内で同一方向のものをグループ化するグループ化ステップと、当該グループ化ステップでグループ化された法線ベクトルの内、地面に対して所定の誤差範囲内で平行な法線ベクトルを有するグリッドで構成される面から当該建物の輪郭線を抽出する輪郭線抽出ステップと、当該輪郭線に標高値を付与する標高付与ステップと、当該輪郭線で決定される形状を三次元ベクトル化する三次元ベクトル化ステップとを具備することを特徴とする。

本発明に係る建物抽出プログラムは、建物を三次元計測して得られる３次元点群データから当該建物の形状を抽出するプログラムであって、コンピュータに、当該３次元点群データから不規則三角網を生成する三角網生成機能と、当該三角網生成機能で生成される各三角網について法線ベクトルを算出する法線ベクトル算出機能と、当該法線ベクトルを所定距離間隔のグリッドにグリッド化するグリッド化機能と、当該グリッド化機能でグリッド化された法線ベクトルに従い、所定方向範囲内で同一方向のものをグループ化するグループ化機能と、当該グループ化機能でグループ化された法線ベクトルの内、地面に対して所定の誤差範囲内で平行な法線ベクトルを有するグリッドで構成される面から当該建物の輪郭線を抽出する輪郭線抽出機能と、当該輪郭線に標高値を付与する標高付与機能と、当該輪郭線で決定される形状を三次元ベクトル化する三次元ベクトル化機能とを実現させることを特徴とする。

本発明によれば、法線ベクトルをグリッド化し、地面に水平又は水平に近い方向成分で建物輪郭を構成するか否かを判別し、建物の輪郭線を抽出するので、効率良く建物の輪郭を決定できる。これにより、建物形状を示す三次元形状データを短時間で得ることが出来る。

本発明の一実施例の概略構成ブロック図である。本実施例のコンピュータプログラムのメインフローである。概略形状抽出プログラムの詳細なフローチャートである。詳細形状抽出プログラムの詳細なフローチャートである。表示・整形プログラムの詳細なフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施例の概略構成ブロック図を示し、図２乃至図５は、本実施例の特徴的な動作のフローチャートを示す。

航空レーザ測量装置１０とデジタルカメラ１２を飛行機に搭載し、航空レーザ測量装置１０から地上にレーザパルスを照射し、その反射光により地物及び地盤を含む地形状を３次元計測する。レーザ航空測量装置により得られる３次元点データは、地上建物の屋根を含む外壁からの反射光及び地上からの反射光以外に、樹木による反射光等も含み、更には、飛行機から地上へのレーザ光照射方向も飛行機の姿勢に依存するので、得られる３次元点データは、通常、地上座標に対してランダムである。また、航空レーザ測量装置の測量対象地域を、広域で少数の画像に合成できるようにデジタルカメラ１２で部分的に重なるように撮影する。

コンピュータ１４は、航空レーザ測量装置１０により得られる３次元点群データと、カメラ１２で撮影した画像データを使って、地上建物の形状を抽出し、形状を示すベクトルデータを出力する。コンピュータ１４は、ＣＰＵ２０、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２４、補助記憶としてのハードディスク（ＨＤＤ）２６、キーボード２８、マウス３０、外部インターフェース３２及び表示装置３４を具備する。コンピュータ１４は、表示装置３４に種々のメニュー及び画像等を表示する。

ＨＤＤ２６には、オペレーティングシステム及び本実施例のための建物抽出プログラムが格納されている。詳細は後述するが、ＣＰＵ２０上では、概略形状抽出プログラム２０ａ、詳細形状抽出プログラム２０ｂ及び表示・整形プログラム２０ｃが動作する。

図２乃至図５を参照して、レーザ航空測量装置により得られる３次元点データから概略形状を抽出し、得られた概略形状データから３次元詳細形状データを生成するコンピュータ１４上の処理を説明する。

まず、航空レーザ測量装置１０により得られる３次元点データと、カメラ１２で撮影した画像データをコンピュータ１４に取り込む（Ｓ１）。すなわち、これらのデータを記憶する図示しない記憶媒体又はファイルサーバをコンピュータ１４の外部接続インターフェース３４に接続し、ハードディスク（ＨＤＤ）２６に転送する。外部接続インターフェース３４は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）である。

まず、ＣＰＵ２０上で動作する概略形状抽出プログラム２０ａが、３次元点群データから地上建物の概略形状を抽出し（Ｓ２）、詳細形状抽出プログラム２０ｂが、概略形状抽出プログラム２０ａの結果と撮影画像データを参照して、詳細な三次元形状を抽出又は決定する（Ｓ３）。表示・整形プログラム２０ｃが、概略形状抽出プログラム２０ａにより得られた正規化法線ベクトルの緯度、経度及び標高の３方向成分をカラー画像のＲ値、Ｇ値及びＢ値にそれぞれ割り当てることで、正規化法線ベクトルをカラー画像化して表示し、併せて詳細形状抽出プログラム２０ｂにより得られた三次元詳細形状を示す画像を重畳表示する（Ｓ４）。オペレータは、表示画像を参照して三次元詳細形状データを修正し、表示・整形プログラム２０ｃは修正結果をＨＤＤ２６に保存する（Ｓ４）。

図３は、概略形状抽出処理（Ｓ２）の詳細なフローチャートを示す。図３を参照して、概略形状抽出プログラム２０ａの機能を詳細に説明する。

概略形状抽出プログラム２０ａは先ず、３次元点群データから孤立ノイズを除去する（Ｓ１１）。これは、周囲の点データに対して不自然なほど３次元座標値が異なる点を除去する処理である。緯度及び経度平面ではランダムに存在しうるので、一般的には、標高値が孤立して隣接点から大きく離れている場合に，孤立ノイズと判定し、除去する。

概略形状抽出プログラム２０ａは、孤立ノイズを除去した点群データに対し、各点を頂点とする不規則三角網（ＴＩＮ：Triangulated Irregular Network）を生成し、三角網（ＴＩＮ）データとしてＨＤＤ２６に保存する（Ｓ１２）。これにより、面を表現できる。ＴＩＮ及びその生成方法自体は、地理情報システム（ＧＩＳ）では周知である。

概略形状抽出プログラム２０ａは、ＴＩＮデータで表現される各三角形面に対し、各頂点座標を使用して法線ベクトルを算出する（Ｓ１３）。算出された法線ベクトルは、地平面に対してランダムに位置し、粗密を避けえない。そこで、以後の計算処理を容易にするために、概略形状抽出プログラム２０ａは、算出された法線ベクトルを緯度方向及び経度方向の必要な空間密度で、例えば、５０ｃｍとか１ｍとかの一定距離間隔でグリッド化する（Ｓ１４）。すなわち、概略形状抽出プログラム２０ａは、一定間隔の各グリッドに対し、一定距離内のＴＩＮの法線ベクトル、又は、当該グリッドを含むＴＩＮとこれに隣接するＴＩＮの法線ベクトルをベクトル合成することで、グリッド化された法線ベクトルを生成する。

ベクトル合成に使用するランダムな法線ベクトルが多い程、結果としての合成法線ベクトルの大きさ、すなわちスカラー値が大きくなってしまう。グリッド化された法線ベクトルは、その大きさではなく、方向を考慮すべきなので、概略形状抽出プログラム２０ａは、グリッド化された法線ベクトルを一定の大きさに正規化する（Ｓ１５）。概略形状抽出プログラム２０ａは、得られた正規化法線ベクトルを表示・整形処理のためにＨＤＤ２６に保存する（Ｓ１６）。正規化により各部の面方向の比較が容易になる。

グリッド単位以上に大きな面を単一の面として認識するために、概略形状抽出プログラム２０ａは、正規化法線ベクトルを互いに比較し、方向の相違が一定の公差以内にある場合に、単一の平坦面を表現すると見做し、これらをグループ化する（Ｓ１７）。これにより、例えば、建物の屋根を単一又は少数のグリッド単位の四角形で表現乃至識別可能になり、建物の起立する外壁を分離抽出するのが容易になる。

概略形状抽出プログラム２０ａは、正規化法線ベクトルのグループ化で形成された各面から建物の輪郭線を抽出する（Ｓ１８）。具体的には、正規化法線ベクトルが地面に水平又は水平に近い面、即ち、高さ方向（ｚ）成分が小さい面は、起立している壁を表現していると考えることができ、建物の輪郭線そのものと言えるので、そのような正規化法線ベクトルを示す面を外壁面とし、当該外壁面を細線化して外壁の輪郭線とする。

また、補助的に、正規化法線ベクトルが地面に対してある程度の角度以上をなす面は、平坦又は湾曲する屋根を表現していると考えることができるので、その外縁を構成する線を、建物の屋根面又は頂面の輪郭線と判定し、ｚ方向成分で判定した輪郭線に追加しても良い。

概略形状抽出プログラム２０ａは更に、抽出した輪郭線（の頂点）に対して、標高値を付与する（Ｓ１９）。具体的には、抽出した輪郭線の各頂点に対して、細線化前の壁面を構成する縁線の内の屋根側の縁線の標高値を付与する。抽出した輪郭線の各頂点に対し、当該輪郭線の屋根面又は頂面側の三角網データの隣接する頂点の標高値を外挿して、その端点の標高値を決定してもよい。

概略形状抽出プログラム２０ａは、ステップＳ１９で得られた標高値付きの輪郭線データを参照し、輪郭線内部の形状、すなわち、建物の屋根部分の３次元形状形状を決定する（Ｓ２０）。具体的には、ステップＳ１２で生成された三角網を、法線ベクトルのグリッド化（Ｓ１７）と同じサイズ及び位置でグリッド化し、ステップＳ１９で得られた標高値付きの輪郭線で閉じられる面内のグリッドを集約して、その形状を三次元ベクトル化する。これにより、陸屋根や、湾曲した屋根、矢田流れの屋根等の形状を決定でき、その形状をベクトル表現することができる。

概略形状抽出プログラム２０ａは、最後に、ステップＳ１９で生成した標高値付きの輪郭線データとステップＳ２０で得た三次元形状データとを建物単位でまとめ、概略形状データとしてＨＤＤ２６に保存する（Ｓ２１）。

図４は、詳細形状抽出プログラム２０ｂの詳細な動作フローチャートを示す。図４を参照して、詳細形状抽出プログラム２０ｂによるステップＳ３の動作を詳細に説明する。

詳細形状抽出プログラム２０ｂは、概略形状抽出プログラム２０ａにより特定された１又は複数の建物を含む撮影画像データをＨＤＤ２６から読み出し、各撮影画像の画像座標を決定する（Ｓ３１）。航空写真測量技術により、撮影画像のみで画像座標を決定してもよいが、概略形状抽出プログラム２０ａにより決定された概略形状に当該撮影画像を重ねて、表示装置３４に表示することで、レーザ測量結果を利用して画像座標を決定することも可能になる。例えば、オペレータがマウス３０などを使って、例えば、概略形状抽出プログラム２０ａにより決定された概略形状の空間位置の既知の点を指示入力することで、撮影画像上の座標（画像座標）を決定する。もちろん、撮影画像上で複数の点の画像座標を決定することで、指定しない位置の画像座標を算出できる。

概略形状抽出プログラム２０ａは、表示中の画像から公知のエッジ検出技術によりエッジを隣接線として検出し（Ｓ３２）、抽出エッジと概略形状抽出プログラム２０ａにより決定された概略形状とを、撮影画像に重ねて表示する。この表示により、オペレータは、表示画像上で、概略形状を参照して、概略形状の妥当性とより細かい形状を視覚的に認識可能になり、概略形状に不足する形状と、概略形状では表現不足の細部の形状を指定できる。

オペレータは、表示装置３４の画面上で、概略形状を補完する詳細輪郭のベースとなる隣接線をマウス３０により決定する（Ｓ３３）。隣接線は、個々の撮影画像で見た場合の建物の外形を構成する線である。具体的には、オペレータは、概略形状抽出プログラム２０ａにより決定された概略形状を参考に、当該概略形状に隣接するエッジを識別して、当該エッジ中から建物の外形を構成する線分をマウス３０により順次、指定する。更には、オペレータは追加的に、概略形状抽出では見逃されていた箇所のエッジから隣接線となる線分を指定できる。

オペレータは、撮影方向の異なる複数の撮影画像についてステップＳ３１?Ｓ３３を適用して、異なる撮影方向の撮影画像で隣接線を抽出する。そして、詳細形状抽出プログラム２０ｂは、このように抽出された隣接線に前方交会法を適用して輪郭線を決定する（Ｓ３３）。決定された輪郭線は、概略形状を詳細化する追加的な形状データであり、全体として詳細形状データを形成することになる。詳細形状抽出プログラム２０ｂは、指定又は訂正された形状を概略形状データに追加してＨＤＤ２６に保存する（Ｓ３４）。

詳細形状抽出プログラム２０ｂは、注目する全ての、建物を含む地物の詳細形状を抽出し終えると、終了する。このように、法線ベクトルをグリッド化し、地面に水平又は水平に近い方向成分で建物輪郭を構成するか否かを判別し、建物の輪郭線を抽出することにより、効率良く建物の輪郭を決定できる。また、建物形状を示す三次元形状データを短時間で得ることが出来る。

図５は、表示・整形プログラム２０ｃの詳細な動作フローチャートを示す。図５を参照して、表示・整形プログラム２０ｃによるステップＳ４の動作を詳細に説明する。

ステップＳ１６でＨＤＤ２６に保存された正規化法線ベクトルは、緯度、経度及び標高の３方向成分を具備する。表示・整形プログラム２０ｃは、概略形状抽出プログラム２０ａにより得られた正規化法線ベクトルの緯度、経度及び標高の３方向成分をカラー画像のＲ値、Ｇ値及びＢ値にそれぞれ割り当てることで、正規化法線ベクトル（の空間分布）をＲＧＢ画像化する（Ｓ４１）。

表示・整形プログラム２０ｃはまた、詳細形状抽出プログラム２０ｂで抽出された３次元詳細形状を、ステップＳ４１の正規化法線ベクトルのＲＧＢ画像と同じ座標スケール及び位置のＲＧＢ画像に変換し（Ｓ４２）、両者を表示装置３４に合成表示する（Ｓ４３）。

オペレータは表示装置３４に表示される画像を観察し、正規化法線ベクトルのＲＧＢ画像を参照して、詳細形状データを手動で修正する（Ｓ４４）。修正があったら、表示・整形プログラム２０ｃは、修正された詳細形状データを既存データとは別に保存するか、既存データに上書き保存する（Ｓ４５）。前者の場合には、修正を事後的にキャンセルすることが可能になる。修正された詳細形状で詳細形状画像を更新して（Ｓ４２）、正規化法線ベクトルのＲＧＢ画像と合成表示する（Ｓ４３）。

ここでの整形処理は、複数の折れ線で表現される形状を、より少ない線での表現に修正する処理も含む。

修正が無くなると（Ｓ４４）、オペレータは、表示・整形プログラム２０ｃを終了する。

以上の処理により、本実施例によれば、輪郭の概略決定に法線ベクトルを利用するので、急峻な立ち上がり部分を効果的に発見できる。また、このように決定された概略形状を撮影画像に適用して詳細形状を決定するという２段階プロセスを適用するので、短時間で細かい外形を決定でき、しかも、見逃しを少なくすることができる。

上記実施例では、詳細形状抽出処理を経て得られた詳細形状に対して表示・整形処理を適用したが、概略形状処理で得られる概略形状が十分な精度を有する場合には、詳細形状を省略できることは明らかである。この場合、整形が必要なときに限り、表示・整形処理を実行することになり、そのとき、ステップＳ４２では、３次元概略形状をＲＧＢ画像化することになる。

本発明は主に、コンピュータ１４上で動作するコンピュータプログラムとして実現されうるが、その一部又は全部の要素を専用ハードウエアで実現できることはいうまでもない。

特定の説明用の実施例を参照して本発明を説明したが、特許請求の範囲に規定される本発明の技術的範囲を逸脱しないで、上述の実施例に種々の変更・修整を施しうることは、本発明の属する分野の技術者にとって自明であり、このような変更・修整も本発明の技術的範囲に含まれる。

１０：航空レーザ測量装置
１２：デジタルカメラ
１４：コンピュータ
２０：ＣＰＵ
２０ａ：概略形状抽出プログラム
２０ｂ：詳細形状抽出プログラム
２０ｃ：表示・整形プログラム
２２：ＲＯＭ
２４：ＲＡＭ
２６：ハードディスク（ＨＤＤ）
２８：キーボード
３０：マウス
３２：外部インターフェース
３４：表示装置

Claims

建物を三次元計測して得られる３次元点群データから当該建物の形状を抽出する装置であって、
当該３次元点群データから不規則三角網を生成する三角網生成手段と、
当該三角網生成手段で生成される各三角網について法線ベクトルを算出する法線ベクトル算出手段と、
当該法線ベクトルを所定距離間隔のグリッドにグリッド化するグリッド化手段と、
当該グリッド化手段でグリッド化された法線ベクトルに従い、所定方向範囲内で同一方向のものをグループ化するグループ化手段と、
当該グループ化手段でグループ化された法線ベクトルの内、地面に対して所定の誤差範囲内で平行な法線ベクトルを有するグリッドで構成される面から当該建物の輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段と、
当該輪郭線に標高値を付与する標高付与手段と、
当該輪郭線で決定される形状を三次元ベクトル化する三次元ベクトル化手段
とを具備することを特徴とする建物抽出装置。
建物を三次元計測して得られる３次元点群データから当該建物の形状を抽出する方法であって、
当該３次元点群データから不規則三角網を生成する三角網生成ステップと、
当該三角網生成ステップで生成される各三角網について法線ベクトルを算出する法線ベクトル算出ステップと、
当該法線ベクトルを所定距離間隔のグリッドにグリッド化するグリッド化ステップと、
当該グリッド化ステップでグリッド化された法線ベクトルに従い、所定方向範囲内で同一方向のものをグループ化するグループ化ステップと、
当該グループ化ステップでグループ化された法線ベクトルの内、地面に対して所定の誤差範囲内で平行な法線ベクトルを有するグリッドで構成される面から当該建物の輪郭線を抽出する輪郭線抽出ステップと、
当該輪郭線に標高値を付与する標高付与ステップと、
当該輪郭線で決定される形状を三次元ベクトル化する三次元ベクトル化ステップ
とを具備することを特徴とする建物抽出方法。
建物を三次元計測して得られる３次元点群データから当該建物の形状を抽出するプログラムであって、コンピュータに、
当該３次元点群データから不規則三角網を生成する三角網生成機能と、
当該三角網生成機能で生成される各三角網について法線ベクトルを算出する法線ベクトル算出機能と、
当該法線ベクトルを所定距離間隔のグリッドにグリッド化するグリッド化機能と、
当該グリッド化機能でグリッド化された法線ベクトルに従い、所定方向範囲内で同一方向のものをグループ化するグループ化機能と、
当該グループ化機能でグループ化された法線ベクトルの内、地面に対して所定の誤差範囲内で平行な法線ベクトルを有するグリッドで構成される面から当該建物の輪郭線を抽出する輪郭線抽出機能と、
当該輪郭線に標高値を付与する標高付与機能と、
当該輪郭線で決定される形状を三次元ベクトル化する三次元ベクトル化機能
とを実現させることを特徴とする建物抽出プログラム。