[发明专利]基于点云的提取建筑特征线方法和系统

说明书

本发明提供了一种基于点云的提取建筑特征线方法和系统，其中所述方法包括：从海量点云平面数据中取出多个平面；在所述多个平面中取出两个平面，判断两个平面是否相交；若所述两个平面相交，则计算并提取所述两个平面的交线；判断所述多个平面中是否还有其他两个相交的平面，若是，则返回计算并提取所述两个平面的交线的步骤，若否，则结束流程。本发明提供的基于点云的提取建筑特征线方法，将共享近邻聚类算法用于地面三维激光扫描建筑物点云平面分割，聚类过程中无需输入聚类的个数，同时利用平面相交的方法提取建筑物棱线特征，平面相交判别方法相对简单，棱线点坐标计算准确。

技术领域

本发明属于提取装修特征线技术领域，尤其涉及基于点云的提取建筑特征线方法和系统。

背景技术

现有的点云特征线提取方法主要有以下几类：

Gum hold等首先通过构造黎曼树表示点云之间的空间位置关系，利用局部邻域坐标向量的协方差矩阵的特征值作为度量一点属于特征点的依据，并将得到的权重作为构造最小生成树的依据；然后通过优化特征点集的最小生成树连接特征点，生成特征折线。Demarsi等基于法向聚类的方法提出了一种三维点云数据封闭特征线提取方法。首先根据计算的法向将点云数据分割；然后，对分割得到的没一个区域的点云进行边界探测，将边界点连接起来生成特征线。王丽辉等提出了一种基于密度和曲率的特征点检测算法，该算法为每个数据点定义一个特征参数，这个参数由三个部分组成，分别为点到邻近点的平均距离；点的法向与邻居点法向的夹角和数据点曲率。为了让每个数据点特征参数更加的准确，在计算特征参数阈值的过程中将点云密度添加进去，减少了模型变化对阈值的影响。庞旭芳等使用数据点的曲率来标识特征点，然后从中选择合适的平滑点来生成特征折线，最后滤除特征折线上的噪声点，得到光滑的特征线。邹冬等提出了一种基于移动最小二乘法的点云模型尖锐特征提取算法，该算法首先根据数据点的投影残差来判别特征点，然后采用一种改进的主元分析法光顺潜在的特征点，再利用改进的折线生长算法生成特征折线，最后计算模型的角点，优化提取的特征线。

现有的点云特征线的提取主要是依靠数据点的法矢、曲率、投影残差等识别出点云中潜在的特征点，然后根据一定的准则生成折线，完成模型的特征线提取。对特征线进行插值，填补点云中棱线上的特征点，这个过程中需要计算每个数据点的特征信息，计算数据量大，并且对得到的特征点需要排序，确认连接关系，计算复杂，不适用于城市点云建筑物点云特征线的提取。

发明内容

针对现有技术不适用于城市点云建筑物点云特征线的提取，本发明实施例提供一种基于点云的提取建筑特征线方法和系统。

本发明提供一种基于点云的提取建筑特征线方法，包括：

从海量点云平面数据中取出多个平面；

在所述多个平面中取出两个平面，判断两个平面是否相交；

若所述两个平面相交，则计算并提取所述两个平面的交线；

判断所述多个平面中是否还有其他两个相交的平面，若是，则返回计算并提取所述两个平面的交线的步骤，若否，则结束流程。

优选的，所述判断两个平面是否相交具体包括：

计算所述两个平面的夹角，根据所述夹角判断所述两个平面是否平行；

若不平行，则判断所述两个平面在棱线附近是否都存在扫描点；

若所述两个平面的棱线附近都存在扫描点，则说明所述两个平面相交。

优选的，根据所述夹角判断所述两个平面是否平行，包括：

计算数据点云的法向量，搜索点的k个邻近点，根据k个点的坐标拟合平面，平面拟合方程为

AX+BY+CZ-1＝0 (1-1)