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、結構識別是學者們研究的熱點。針對建筑物特征提取的應用需求，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。利用本方案對地面激光掃描系統(tǒng)獲取的建筑物試驗數(shù)據(jù)進行了具體的處理，并給出了可視化的表達結果。

關鍵詞：建筑物；激光掃描；特征提取；爬山法

資助項目：1、基于激光點云數(shù)據(jù)的窗戶提取技術研究，編號ZR14QN05

2、2010年江西省特色專業(yè)建設項目（土木工程）

3、江西科技學院規(guī)劃建設學科項目（結構工程）

1 引言

隨著地面激光掃描技術的發(fā)展，獲取高密度點云成為可能，詳細的建筑立面結構：如窗戶、門框等特征信息也可以被重建。然而，對于窗戶，通常只有少數(shù)可利用的激光點，這是由于窗戶框邊是整個墻壁上相對較小的部分，并且窗戶上玻璃不能反射激光束。原始激光信息的不足，使得在沒有人際交互的情況下很難恢復可靠真實的的窗戶幾何體。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，首先選取某個可行解為初始解，并通過逐步迭代來改善解的精確性，在每次迭代中，算法依據(jù)鄰域函數(shù)在當前解的鄰域內尋找更優(yōu)解來改善當前解的質量，即所謂的局部搜索，這種迭代求解算法，原理淺顯易懂，容易實現(xiàn)，如下圖1。

設爬山者最初位于P0點，目標是爬上峰頂，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，先計算分別向4個方向走一步后到達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，每走一步都要有預先計算的啟發(fā)信息作引導，當?shù)竭_某點時，若4個方向的高度差計算結果都導致高度下降，則認為該點就是峰頂，搜索結束，由于每一步都是向梯度最陡的方向前進，而非盲目攀登，因而爬山法對求解單峰問題是相當有效的。在算法搜索過程中，需要不斷比較當前變量鄰域范圍的能量函數(shù)值與當前能量函數(shù)值，具體是：分別計算中心點向上、向下、向左、向右各平移一個像素，寬度和高度分別增加、減小1時對應的能量函數(shù)值，最小能量函數(shù)對應的參數(shù)即是最后得到最優(yōu)的窗戶矢量化參數(shù)，找到窗戶各個變量的局部最優(yōu)解。

3 實驗

為驗證本文算法應用于復雜場景的可行性和有效性，下邊結合實驗數(shù)據(jù)和圖形來說明，如下圖所示，圖a為河海大學科學館的建筑物實景圖，圖b為三維激光掃描儀掃描得到的點云數(shù)據(jù)，由于點云數(shù)量非常大，截取一部分說明。圖c是提取出的窗戶點云數(shù)據(jù)。圖d為生成的圖像。

經(jīng)過以上處理，建筑物立面上依次排列的每個窗戶都被準確地識別出來了。由于在投影時，我們記錄下了圖像中每個單元格對應點的三維坐標信息，因此，通過圖像和點云的對應關系，利用窗戶矢量參數(shù)就可以輕松地反求出其對應的外輪廓點云，如圖4.j所示。得到窗戶模型角點對應的點云和點坐標后，便可以方便地實現(xiàn)窗戶區(qū)域和整個平面的重建工作。

4 結論

本文提出了，基于爬山法的窗戶特征提取方法，詳細敘述了基于地面激光掃描數(shù)據(jù)的窗戶識別方法，該方法受窗戶點云質量影響較小，對復雜場景也是可行、有效的。

參考文獻

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[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點云中建筑物立面位置邊界的自動提取.武漢大學學報（信息科學版），37（11）： 1311-1315.

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