[发明专利]机载激光点云城市普通建筑轮廓提取方法

权利要求书

1.机载激光点云城市普通建筑轮廓提取方法，其特征在于：包括以下步骤：

一、使用alpha-shape算法提取出建筑物点云的有序边界点集P＝{P_i}，P_i为边界点；

二、提取出初级轮廓outline₀；

三、根据边界点类型划分算法，将有序边界点集P划分为3类点集集合：平行于outline₀某条线段的平行点集集合{PP}；与outline₀所有线段都不平行的斜直线点集集合{PO}；曲线点集集合{PC}；

四、将斜直线点集集合{PO}和曲线点集集合{PC}内的点视为被遮挡的边界点，采用IMBR方法获得建筑正交轮廓outline(PP)；

五、提取斜直线点集集合{PO}对应的建筑轮廓，获得斜直线轮廓线段集合{LS_i}；

六、提取曲线点集集合{PC}对应的建筑轮廓，获得曲线轮廓线段集合{Curve_i}；

七、合并outline(PP)、{LS_i}、{Curve_i}，获得建筑物的最终轮廓outline。

2.根据权利要求1所述的机载激光点云城市普通建筑轮廓提取方法，其特征在于：步骤三中，边界点划分的步骤如下：

1)以outline₀的左下角顶点为原点，以顶点相邻的outline₀线段为坐标轴，构建右手平面直角坐标系UV；

2)以没被划分类型的点为起点；将起点加入临时点集P_temp，并开始往两侧生长；生长终止的条件是待加入的点到U-axis的距离与P_temp到U-axis的距离均值的差值大于误差阈值T_w；将P_temp作为子集加入到{PP}；

3)重复步骤2)，直至遍历P内所有点；

4)将U-axis替换为V-axis，重复步骤2)-步骤3)；至此，得到边界点集P内的平行点集集合{PP}，剩余点被划分为多个未知类型的点集集合{PU}；

5)使用最小二乘对PU_i进行直线拟合，得到拟合误差e_Line；如果e_Line≤T_w，PU_i为斜直线点集；否则使用B-Spline对PU_i进行曲线拟合，得到拟合误差e_BSpline；如果e_BSpline≤T_w，PU_i为曲线点集；否则使用有序RANSAC算法对PU_i进行斜直线拆分，得到多个斜直线点集；

6)重复步骤5)，直至{PU}内的所有子集被划分为斜直线点集或曲线点集；

7)如果相邻的两个曲线点集PC_i和PC_i+1中间只存在一个平行点集PP_j，将PP_j、PC_i和PC_i+1合并为临时点集P_merge；使用B-Spline对临时点集P_merge进行拟合，如果拟合误差e_BSplineT_w，则将合并结果P_merge视为子集加入{PC}；同时从{PC}中删除PC_i和PC_i+1，从{PP}中删除PP_j。