[发明专利]一种基于主成分分析的建筑物屋顶边缘快速检测方法

摘要

基于主成分分析的建筑物屋顶边缘快速检测方法，采用基于主成分分析方法解算出建筑物屋顶点云分布的两个主轴方向，由有向投影最大距离值约束检测屋顶边缘点，其特征是高自动化程度和低算法复杂度。可以广泛应用于机载LiDAR和低空无人机倾斜影像密集匹配点云的建筑物屋顶检测。

主权项

一种基于主成分分析的建筑物屋顶边缘快速检测方法，其核心在于：它包括了屋顶数据空间分布两个主方向的求解和沿着轴向的屋顶切片分析检测屋顶边缘；(1)基于主成分分析求解建筑物屋顶两个主轴方向通过主成分分析方法(Principal Component Analysis，简称PCA)检测出密集三维离散点云数据结构表达的屋顶边缘轮廓方法主要涉及三个关键步骤：首先、对于通过滤波和高程阀值处理后的建筑物屋顶三维密集点云数据，在水平投影面xoy中构建协方差矩阵，令Pxy表示屋顶点在xoy平面上的投影坐标，可得到其次，特征分解Apv＝λv，解算出协方差矩阵Ap的两个特征值(λ1，λ2)及其对应的特征向量(v1，v2)。这两个列向量表示就是所在建筑物屋顶点云分布的两个主要方向，即建筑物屋顶的长和宽两个轴方向。(2)由屋顶主轴线检测屋顶边缘点平面上的一条直线ax+by+c＝0分割平面空间为两个有向子集空间，令任一有向子空间中的点集合为对点集做“点在直线上投影”计算出各点在直线ax+by+c＝0上的投影点，最终获得投影点集依据投影点集的横坐标或纵坐标排序，并取一个单位点密度对投影点做其做切片分割。由投影点的映射关系，划分原始屋顶到不同的切片内，根据公式求解点到直线间的有向距离：有向距离di的正负标识了点位于当前主轴线的某一侧。通过在每个切片内，对同向最远距离检测，识别出边缘点。