TWI252910B - Extract method for 3-dimensional structure lines of building - Google Patents

Description

1252910 九、發明說明： 【發明所屬之技術領域】 =發明係有關於—種結構線萃取方法；特 關於有效融合一光達資 有 料，使該等資訊相互回、饋/、〉敕一以^之★學影像資 三維結構料取上。冑μ整合兩者之優點於房屋 【先前技術】 市其型為虛擬城市（CyberCity)、城市規劃、城 市㈣4各種制之必要單元，已有衫研究提供在房 屋极型上結合各種資料的方法，像是結合光達資料與航 空影像或衛星影像，甚至是二維地圖。 、 傳統上，在房屋三維結構線萃取時，在光達資料中 進行共面分析（C〇P|anarity Ana丨ysis)與在光學影像資 料上進行直線偵測是兩個獨立的程序，而在分別處理後 再把兩個程序所產生的資料整合在一起。由於該共面分 析所產生之平面及該直線偵測所產生之直線是分別處理 的’在沒有鎖定目標時，若直接進行資料整合，則會產 生一些不正確的三維線段。 而且，在共面分析方面，傳統的做法有兩種··（ 1)使 用網格化（Rasterized )光達資料進行區塊分割 (Segmentation)，（2)將原始光達資料轉換至參數空間進 行群聚分析（Clustering)。而前者在產生網格式光達資料 1252910 曰產生:罔格化的⑨差’造成精度損失。後者則备在 ::二間中進仃群聚分析時，所找出之共 慮到點雲間的空間相鄰關係。 又有考 時之=:般習用之技術並無法符合使用者於實際使用 【發明内容】 料盘本發明之主要目的係在於有效融合一光達資 而1:敫二二上先學影像資料’使該等資訊相互回饋， 而月匕王合兩者之優點於房屋三維結構線萃取上。 為達上述之目的，太私日日乂么达 線之萃取方法，係先對種建築物三維結構 測，以取得至少一屬於房屋 中的三維結構線；其中，二接二卒取該區塊 供該光達資料與該光學=^影像資料’可提 測與該三維結構線之萃 /之關係’且該房屋偵 少-光學影像資料。進—步融合該光達資料及至 【實施方式】 本發明為—種建築物三維結構線 點係有效融合一光達資料盥一 方法-特 互回績，而能整合兩上= 象資料’使資料相 上。本發明之建築物三維:構三維結構線萃取 、、、口構線之卞取方法，係包含以 l2529l〇 下步驟： (1 )對一空間套合資訊進行一房屋偵測，以取得 至少一房屋區塊；及 (2 )卒取該房屋區塊之三維結構線， 其中’該空間套合資訊（Space Registration)係統合 光達（LIDAR，Light Detecting and Ranging)資料及 :光學影像資料，而可提供該光達資料與該光學影像資 料間之關係；且 其中，該房屋偵測與該三維結構線之萃取係進一步 融合該光達資料及至少一光學影像資料。 (—)本發明之資料預備 本發明所使用之該空間套合資訊3係統合一原始光 =資料（圖中未示）及一光學影像資料2而成，而該光 學影像資料2係包含一多光譜（Multispectral)影像資料 2 1與一衛星/航空影像資料2 2。該統合之過程係包 含以下步驟： (A)内插（interpolate)光達資料 該原始光達資料係包含地面點（Ground Points)與 表面點（Surface Points)，故可自該兩組點資料中不連 接之點，重新取樣並將其資料填入一規則表格，以一二 8 1252910 角網内插法（TIN_based Interpolation Method)形成一 網格化光達資料1，該網格化光達資料1係包含一數值 地形模型（DTM，Digital Terrain Model)與一數值地表 模型（DSM，Digital Surface Model)。 (B)產生空間套合資訊（Space Registration) 該空間套合資訊3之作用係為了建立該網格化光達’ 資料1與該光學影像資料2間之關係，其形成係將該光 達資料與該光學影像資料轉換到相同的坐標系統中予以 統合’故使用該地面控制點（Ground Control Points)以建 立該空間套合資訊3之數學模組，藉此將該網格化光達 資料1與該光學影像資料2合併記錄在一地圖參照系統 (GeoreferenceSystem)中，以提供該網格化光達資料 1與該光學影像資料2間之關係。該空間套合資訊不但 建立了該網格化絲資料i與該光學影像資料2間之關 係’同¥建立了該光達點雲資料6與該衛星/航空影像 賁料8間之關係。 (二）本發明之實施步驟 偵测 料中 請參考『第1圖』所示，本發明首先係進行一房屋 屬：：房屋偵測之目的係為了在大範圍内確立出資 屬於房屋的區塊。該房屋偵測係包含以下步驟： 1252910 (A )對該網格化光達資料^及該光學影像資料2 進行區塊分割 4 (Region_based Segmentation)，產生 性質相似的至少一區塊4 1 ;及 (B )再以區塊4 1為單元進行知識庫分類5 ( Κ_丨edge-based C丨assmcati〇n )’從其中篩撿出屬於 房屋5 1之區塊，而該知識庫所使用的分類知識包括·· 高程（Elevation)、光譜（Spectra丨）、紋理（丁' )及形狀（Shape)特徵， /、中"亥光學影像資料係包含該多光譜影像資料及 忒何生/航空影像資料以增加資料特徵便於進行分類。 口月多考第2圖』所示，在得到屬房屋之一區塊後 ’本發明係接著鎖定該區塊以萃取-三維結構線。該萃 取過程係包含以下步驟： l(A)對該區塊之一原始光達點S (Point clouds )貝料6進仃共面分析（c〇p|anahty八⑽帅），以取 得一平面資料6 1 ; (B)自該網格化光達資料7中偵測出一概略邊緣 線7 1，並將該概略邊緣線7丄分類， 料6 1與該概略邊绦始7 ,叫b3 ± --r® ^ 邊、、彖線7 1間之關連性，產生具精確高 私之概略邊緣線7 2 ; „ θ \ C)用該具精確高程之概略邊緣線7 2預估在-何生/航空影像資料8中之—房屋邊緣線區域9; 1252910 D )自忒房屋邊緣線區域中萃取一精確邊緣線1 ’在該光達雲點資料 光線追縱後取得一房 (E )利用該精確邊緣線1 〇 6所萃取出的平面資料61令經一 屋三維線段2 0。 分割-合併-屋之重建（完 、如此，習知此類技術者即可藉例如一 成形」（Split-Merge-Shape)演算法進行房 成圖如第7圖所示）。 睛參考『第3A〜 以下步驟： 圖』所不’該共面分析係包含 以產1A?二用原始光達點雲資料(如第3 A圖所示) 以產生稷數個三角網Γ T|M ；

Network)(如第 3B 圖所示丨ated 1「「剛|3丨 (B)考慮該三角網間之空 長，當相鄰三角網之共面特 X進仃£域成 最後可獲得屋頂之共平面-自 守，則視為共平面，

圖所示），、千面二角網的平面資料(如第3C 面分析所使用之共面特性係指：角網門 法向罝之夾角與三角網間之 夺曰一角、、、罔間 部及整體之共面特性。 。又八，且係同時考量局 然而，除共面特性外，兮妓 ，以删除小面積之雜訊。運：：面7刀析尚考慮面積門檀 運用该面積門檻之步驟如下·· 1252910 (A )在完成該三角網之區域成長後，將該三角網 分成許多群； (B)汁异每一群投影至水平面後之總面積；及 (C ) g a亥總面積大於該面積門播時，則視為一平 面資訊。

口月麥考第4 A〜4 D圖』所示，該概略邊緣線係 =該網格化之光達資料中產生，然後結合該共面分析所 得之平面資訊以取得該概略邊輯之高程資訊。該概略 邊緣線取得之程序係包含以下步驟： (A)對該網格化光達資料（如第4 a圖所示）發 行一邊緣線偵測（如第4B圖所示）； (B )進行一三維線追蹤(丁rac丨ng)(如第4 c圖戶, =:以產生共線之三維線段，其中，可將長度較短之 雜訊刪除；及 (C)計算該三維線及該平面資 孤社-A A 貝甙之空間距離，並 對該二維線之線段進行分類（如第 1 4 JJ圖所不），卡γ 該二維線分別屬於哪一個平面， 于

2此可建立該平面資訊與該概略邊緣線 同犄也可以得到各線段之精確高度。如建L 該三維結構線時充份結合不同型態之光達資料"於萃J (三）本發明之資料融合 12 1252910 光達資料與光學影 在光達資料中藉^^八2/、於特徵卒取時各有優劣。 學影像資料缺乏高程寻之平面資訊，可辅助光 取得之精確二維騎/ 題；在光學影像資料中所 徵不足的問題。因此:使用：助=資料中線段之特 特徵萃取時，光學影像㈣於 ，係:含:::f使用該光達資料與該光學影像資料時 r係包3以下兩部份之資料融合： 弋=，!料供應資訊給該光學影像資料 5月參考『第5A〜Rr闻 一 且古择主 圖』所示’在取得該較完等 且-度可靠之概略邊緣線（竿… 用一種物办門彻你咖 弟5 Α圖所不）後，係使 資料之、套:a象工間之轉換關係，以預估該光學影像 貝枓之邊緣線區域（如第 兀予如像 進行直線段萃取（^2圖所不），再鎖定該區域 干擾；及 c圖所示）’以降低不必要的 )»亥光學H㈣2回饋資訊給該光達資料 請參考『第 緣線（如第6 Α θ所-示，藉該影像精確邊 如第6BQ所一：可在其所對應之平面資訊（ 行一光線追蹤法，以產生-邊界 一、、隹線（如苐6 C圖所示）。 築物 矣示上所述，本發明之建 維結構線之萃取方法 1252910 综上所述，本發明之建築物三维姓 ，可有效融合一光達資料與至少一°=之萃取方法 ，使該等資訊相互回饋，藉由―层尸伯"；冬影像資料2 =:，整合兩者之優點於房屋二= 請之要件，爰依法提::： 月口口月貝審查委貝撥冗細審，並 以勵創作，實感德便。 干准予專利 惟以上所述者，僅為本發明之較佳實施例而已，冬 不能=此限定本發明實施之範圍；故，凡依本發明申二 專利軌圍及發明說明書内容所作之簡單的等效變化與修 飾’皆應仍屬本發明專利涵蓋之範圍内。

14 1252910 【圖式簡單說明】 第1圖係、本叙明之房屋偵測流程圖。 係本發明之三維結構線萃取流程圖。 係本發明之共面分析的光達點雲圖。 : 發明之共面分析的光達三角網圖。 弟3 C圖，係本發明之乒 第4 A圖，係本發明之、『::=平面三角網圖。 格化光達資料圖略邊緣線生成與分類』的網 概略邊緣線生成與分類』的邊 概略邊緣線生成與分類』的三 弟4 B圖，係本發明之 緣線偵測圖。 第4 C圖，係本發明之 維線追縱圖。 第4 D圖，係本發明之『如 略邊緣線分類圖。邊緣線生成與分類』的相 弟5 I料係二發明之『光達資料供應資訊給光學⑽ 貝枓』的概略邊緣線圖。 > 第5目係本發明之『光達資料供 貧料』的光學影像邊緣線區域圖貝u干^ 第5C圖’係本發明之『光 ^ ㈣』的光學影像之直線段萃取H先予㈣ 第6 Α圖，係本發明之『 ^ 之先學影像資料回饋資訊办#、 貝枓』的二維精確邊緣線圖。 孔、，士 第6B圖，係本發明之『光學影 貢料』的共平面資訊圖。 貝貝訊給光玄 1252910 第6 C圖，係本發明之『光學影像資料回饋資訊給光達 資料』的邊界三維線圖。 第7圖，係本發明之房屋模型最後完成圖。 【主要元件符號說明】 網格化光達資料1 光學影像資料2 多光譜影像資料2 1 衛星/航空影像資料2 2 空間套合資訊3 區塊分割4 區塊4 1 知識庫分類5 房屋5 1 光達雲點資料6 平面資料6 1 網格化光達資料7 概略邊緣線7 1 具精確高程之概略邊緣線7 2 衛星/航空影像資料8 房屋邊緣線區域9 精確邊緣線1 0 房屋三維線段2 0 16

Claims (1)

1252910 、申請專利範圍： f “日修(更)正替換頁 驟： 種建築物二維結構線之萃取方法，係包含以下步 )對一空間套合資訊（Space Registration)進行一 房屋偵測，以取得至少一房屋區塊；及 (2 )萃取該房屋區塊之一三維結構線， 其中，该空間套合資訊係統合一光達（UDAR，Ught Detecting and Rangmg)資料及一光學影像資料而

可提供該光達資料與該光學影像資料間之關係；且 其中，該房屋偵測與該三維結構線之萃取中之該光達 責料係進一步融合至少一光學影像資料。 2 ·依據申請專利範圍第丄項所述之結構線萃取方法， 其中，該空間套合資訊之形成係將該光達資料與該光 學影像資料轉換到相同的坐標系統中予以統合。 3·依據申請專利範圍第2項所述之結構線萃取方法，

其中，該光學影像資料係包含一多光譜影像資料及一 航空影像資料。 4 ·依據申請專利範圍第3項所述之結構線萃取方法， 其中，該航空影像資料係可進一步為一衛星影像資 料〇 5·依據申請專利範圍第1項所述之結構線萃取方法， 其中，該房屋偵測係包含以下步驟·· (A)將該光達資料予以網格化後，對該經網格化之 光達資料及該光學影像資料進行一區塊分割 17 (Region-based Segmentation )，以產生至少一區 塊；及 (B )以區塊為單元進行知識庫分類 (Knowledge-based Classification)，以篩撿出一屬 於房屋之區塊。 •依據申請專利範圍第5項所述之結構線萃取方法， 其中’該光學影像資料係包含一多光譜影像資料及一 航空影像資料。 •依據申請專利範圍第6項所述之結構線萃取方法， 其中，該航空影像資料係可進一步為一衛星影像資 料。 •依據申請專利範圍第5項所述之結構線萃取方法， 其中，該知識庫分類係根據以下特徵··高程 (Elevat丨0n)、光譜（Spectral)、紋理（Texture) 及形狀（Shape)。 ^據申租專利範圍第1項所述之結構線萃取方法， '、中17亥萃取二維結構線之過程係包含以下步驟·· 、（f)對該光達資料中之複數個點雲（point clouds) ’ /、面刀析（Coplanarity Analysis) ’ 以取得一 平面資料；’ j B 1將該光達資料予以網格化後，自錢網格化之 二達資料t 1貞測出—概略邊緣線，並將該概略邊緣線 、、員以產生邊平面資料與該概略邊緣線間之關連

f ^ (c )用該概略邊緣線在一光學影像資料中預估一廣 屋邊緣線區域； (D)自5亥房屋邊緣線區域中卒取一精確邊緣線·及 (E )利用該精確邊緣線與該平面資料以取得一房屋 ^維線段；。 1 〇·依據申請專利範圍第9項所述之結構線萃取方 法其中’遠共面分析係包含以下步驟·· (A)使用該光達資料中之複數個點資料以產生 個三角網（TIN，Tria_latedlrregularNetw〇rk); 及 :B )進仃一區域成長以獲得至少一屋頂之平面資 鄰兩三角網間之共 其中’該區域成長之方式係根據相 面特性；且， 其中，該共面特性係指兩三角 各夾角間之一高度差異。 網間之一法向量爽角與

“ •依據申請專利範圍第丄 法’其中’該共面特性係同 體共面特性。 0項所述之結構線萃取方 時考量局部共面特性及整 法/其中，範圍第1Q項所述之結構線； 除小於該面她門植’ 19 大丨 j ^：2 XpW ---------- ............. ⑦年U月f t:曰修(更)正替換|『j 3 ·依據申請專利範圍第結構線萃 法，其中，該概略邊緣線取得之程序係包含以下牛驟方 (A )偵測僉網格化光達資料以取得一邊緣線· (B )追蹤該邊緣線以取得一三維線；及 ’ (C )計算該三維線與該平面資訊之空間距離，並對 該三維線進行分類，求得該三維線所屬之平面資訊，· 以建立該平面資訊與該三維線之關連性，及該=維線 之高度。 ' 4 ·依據申請專利範圍第i 3項所述之結構線萃取方_ 法八中，可對§亥二維線設一長度門檻，以刪除長度 短於該門檻之三維線。 又 5 ·依據申請專利範圍第9項所述之結構線萃取方 法，其中，在步驟（c )中該房屋邊緣線區域的預估 係使用一種物空間與像空間之轉換關係。 6 ·依據申請專利範圍第9項所述之結構線萃取方法， 其中，在步驟（E)中該房屋三維線段係經一光線追 縱取得。 % 20