基于爬山法的窗戶特征提取方法

賈凱華　雷鳴　吳澤敏

摘 要：在建筑物立面重建中，窗戶提取、結(jié)構(gòu)識(shí)別是學(xué)者們研究的熱點(diǎn)。針對(duì)建筑物特征提取的應(yīng)用需求，提出了一套基于局部搜索算法——爬山法的窗戶信息提取方法，并具體介紹了研究中采用的一些原理、方法，從而可以準(zhǔn)確有效地從激光掃描數(shù)據(jù)中提取出建筑物的窗戶信息。利用本方案對(duì)地面激光掃描系統(tǒng)獲取的建筑物試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了具體的處理，并給出了可視化的表達(dá)結(jié)果。

關(guān)鍵詞：建筑物；激光掃描；特征提取；爬山法

資助項(xiàng)目：1、基于激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的窗戶提取技術(shù)研究，編號(hào)ZR14QN05

2、2010年江西省特色專業(yè)建設(shè)項(xiàng)目（土木工程）

3、江西科技學(xué)院規(guī)劃建設(shè)學(xué)科項(xiàng)目（結(jié)構(gòu)工程）

1 引言

隨著地面激光掃描技術(shù)的發(fā)展，獲取高密度點(diǎn)云成為可能，詳細(xì)的建筑立面結(jié)構(gòu)：如窗戶、門框等特征信息也可以被重建。然而，對(duì)于窗戶，通常只有少數(shù)可利用的激光點(diǎn)，這是由于窗戶框邊是整個(gè)墻壁上相對(duì)較小的部分，并且窗戶上玻璃不能反射激光束。原始激光信息的不足，使得在沒(méi)有人際交互的情況下很難恢復(fù)可靠真實(shí)的的窗戶幾何體。本文提出一種利用爬山法，從地面三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取建筑物窗戶信息的方法。

2 算法

爬山法（Hill-Climbing）[6]是一種局部搜索迭代求出最優(yōu)解的一種算法，首先選取某個(gè)可行解為初始解，并通過(guò)逐步迭代來(lái)改善解的精確性，在每次迭代中，算法依據(jù)鄰域函數(shù)在當(dāng)前解的鄰域內(nèi)尋找更優(yōu)解來(lái)改善當(dāng)前解的質(zhì)量，即所謂的局部搜索，這種迭代求解算法，原理淺顯易懂，容易實(shí)現(xiàn)，如下圖1。

設(shè)爬山者最初位于P0點(diǎn)，目標(biāo)是爬上峰頂，為此可有4種走法，即向東、向南、向西、向北，爬山法要求在每走一步之前，先計(jì)算分別向4個(gè)方向走一步后到達(dá)的新位置與原位置高度之差，即啟發(fā)信息；然后根據(jù)這一信息決定向哪個(gè)方向走，一般選高度差最大的方向作為即將走步的方向，每走一步都要有預(yù)先計(jì)算的啟發(fā)信息作引導(dǎo)，當(dāng)?shù)竭_(dá)某點(diǎn)時(shí)，若4個(gè)方向的高度差計(jì)算結(jié)果都導(dǎo)致高度下降，則認(rèn)為該點(diǎn)就是峰頂，搜索結(jié)束，由于每一步都是向梯度最陡的方向前進(jìn)，而非盲目攀登，因而爬山法對(duì)求解單峰問(wèn)題是相當(dāng)有效的。在算法搜索過(guò)程中，需要不斷比較當(dāng)前變量鄰域范圍的能量函數(shù)值與當(dāng)前能量函數(shù)值，具體是：分別計(jì)算中心點(diǎn)向上、向下、向左、向右各平移一個(gè)像素，寬度和高度分別增加、減小1時(shí)對(duì)應(yīng)的能量函數(shù)值，最小能量函數(shù)對(duì)應(yīng)的參數(shù)即是最后得到最優(yōu)的窗戶矢量化參數(shù)，找到窗戶各個(gè)變量的局部最優(yōu)解。

3 實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證本文算法應(yīng)用于復(fù)雜場(chǎng)景的可行性和有效性，下邊結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和圖形來(lái)說(shuō)明，如下圖所示，圖a為河海大學(xué)科學(xué)館的建筑物實(shí)景圖，圖b為三維激光掃描儀掃描得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，由于點(diǎn)云數(shù)量非常大，截取一部分說(shuō)明。圖c是提取出的窗戶點(diǎn)云數(shù)據(jù)。圖d為生成的圖像。

經(jīng)過(guò)以上處理，建筑物立面上依次排列的每個(gè)窗戶都被準(zhǔn)確地識(shí)別出來(lái)了。由于在投影時(shí)，我們記錄下了圖像中每個(gè)單元格對(duì)應(yīng)點(diǎn)的三維坐標(biāo)信息，因此，通過(guò)圖像和點(diǎn)云的對(duì)應(yīng)關(guān)系，利用窗戶矢量參數(shù)就可以輕松地反求出其對(duì)應(yīng)的外輪廓點(diǎn)云，如圖4.j所示。得到窗戶模型角點(diǎn)對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云和點(diǎn)坐標(biāo)后，便可以方便地實(shí)現(xiàn)窗戶區(qū)域和整個(gè)平面的重建工作。

4 結(jié)論

本文提出了，基于爬山法的窗戶特征提取方法，詳細(xì)敘述了基于地面激光掃描數(shù)據(jù)的窗戶識(shí)別方法，該方法受窗戶點(diǎn)云質(zhì)量影響較小，對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景也是可行、有效的。

參考文獻(xiàn)

[1]魏征.車載LiDAR點(diǎn)云中建筑物的自動(dòng)識(shí)別與立面幾何重建[D]. 上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文，2012.

[2]Lee， S.C. and Nevatia， R.，2004. Extraction and integration of window in a 3D building model from ground view images. In： IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，2： 113-120.

[3] 魏征，董震，李清泉，2012.車載LiDAR點(diǎn)云中建筑物立面位置邊界的自動(dòng)提取.武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（信息科學(xué)版），37（11）： 1311-1315.

[4]李清泉. 三維空間數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)獲取、建模和可視化[M ]. 武漢： 武漢大學(xué)出版社， 2003.

[5]鄭德華. 三維激光掃描數(shù)據(jù)處理的理論與方法[D]. 同濟(jì)大學(xué)博士學(xué)位論文，2005.

[6]楊洋. 基于車載LIDAR數(shù)據(jù)的建筑物立面重建技術(shù)研究[D]. 解放軍信息工程大學(xué)碩士學(xué)位論文，2010.

[7]黃磊.基于激光掃描數(shù)據(jù)的建筑物立面信息提取[D].山東科技大學(xué)碩士論文，2007.

[8]王健，靳奉祥.基于車載激光測(cè)距的建筑物立面信息提取[J]；山東科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）；2004 （4）：57-59.