徐百輝臺灣大學：土木工程學研究所王正楷Wang, Cheng-KaiCheng-KaiWang2007-11-252018-07-092007-11-252018-07-092007http://ntur.lib.ntu.edu.tw//handle/246246/50035由於空載光達系統之盲訊號特性，其並不一定能直接獲取欲觀測物體的特徵點位座標，因此諸如建物的屋角點、邊緣線、屋頂面等特徵，皆須經過後續的處理才能得到。而本研究的主要目的是針對原始的光達資料，先偵測出建物位置，再進行建物結構線萃取。整個研究方法主要的概念為利用光達資料的顯著資訊─高程，與隱藏資訊─建物之幾何特徵及物理意義來進行。在建物偵測方面，利用小波分析的方法得到多解析度的邊緣，進而選擇合適尺度下的邊緣線，藉由搜尋封閉的建物輪廓得到初步的建物位置，並以建物的幾何特性─高程、面積、紋理等來提升偵測成果，最後得到獨棟建物之位置。而在結構線的偵測方面，主要將屋頂結構線分為兩個部份來進行，第ㄧ為外部輪廓線，萃取的方式是利用霍夫轉換及其他附加幾何條件來進行；第二為內部結構線，萃取的方式為利用相鄰屋頂面的交會來獲得；最後再將此二種特徵線合併在一起，進而重建完整的屋頂面形狀。根據本實驗的成果顯示，ㄧ些經典的屋頂面，例如平屋頂、山形屋和L形屋頂皆可在沒有任何輔助資訊的加入下，順利完成屋頂面的重建。Because of the blind characteristics of laser signals from the airborne LiDAR system, we can not directly get the 3D coordinates of object’s features such as the roof corners, edges, and complete object’s faces of buildings, etc. which could be obtained by processing the LiDAR data. The goal of this research is to detect the locations of buildings and then extract the structure lines of buildings from the raw LiDAR data. The basic idea is to use the visible information, the elevation, and the hidden information, geometry and physic properties of buildings to obtain the locations and structure lines of buildings. In the aspect of building detection, the wavelet analysis was used firstly to build up the multi-resolution edges, and then a set of edges at an apposite wavelet scale was chosen. Secondly, the initial locations of buildings were obtained by searching the closed edges and the detection results were refined by the elevation, area and texture of buildings. Finally, the locations of independent buildings were obtained. In the aspect of structure line detection, the main idea is to separate the roof structure lines into two parts, one is for external contours and the other is for internal structure lines. The external contours were extracted using Hough transform and other geometric conditions. The internal structure lines were extracted by any two adjacent roof faces intersecting each other. Finally, the two kinds of structure lines were combined to construct the roof shapes. The experiment results showed that the classic roofs such as plane roofs, gabled roofs and L-shape roofs could be reconstructed successfully without any auxiliary information.口試委員會審定書 i 致 謝 ii 摘 要 iii ABSTRACT iv 目 錄 v 圖 目 錄 viii 表 目 錄 xi 第一章 前言 1 1.1 研究動機 2 1.2 研究目標 2 1.3 研究方法與流程 3 1.3.1 建物偵測 3 1.3.2 結構線萃取 3 1.4 論文架構 6 第二章 建物偵測與重建相關研究 7 2.1 光達資料預處理模式 7 2.2 濾波 8 2.3 分類 9 2.4 成形 10 2.5 輔助資料的應用 11 第三章 建物偵測 13 3.1 小波概論 14 3.1.1 基本觀念 14 3.1.2 尺度函數 14 3.1.3 多層解析度分析 (Multi-resolution analysis, MRA) 15 3.1.4 小波函數 16 3.1.5 連續小波轉換 18 3.1.6 離散小波轉換 (Discrete Wavelet Transform, DWT) 19 3.1.7 快速小波轉換 (Fast Wavelet Transform, FWT) 19 3.1.8 2D快速小波轉換 21 3-2 多尺度邊緣偵測 23 3-3 閉合運算 25 3-4 高程分析 28 3-5 幾何約制 31 第四章 結構線萃取 34 4.1外圍輪廓線萃取 35 4.1.1 尋找目標建物輪廓線 35 4.1.2 直線辨識 35 4.1.3 截取直線高程值 39 4.2內部結構線萃取 43 4.2.1 萃取屋頂面點雲 43 4.2.2 結構化點雲 43 4.2.3 共面分析 44 4.2.4 共線分析 46 4.3屋頂面重建 49 第五章 實驗成果與分析 50 5.1 資料描述 50 5.2 建物偵測成果與分析 51 5.2.1 多尺度邊緣偵測 51 5.2.2 邊緣閉合運算 51 5.2.3 高程分析 53 5.2.4 幾何約制 55 5.2.5 偵測成果 56 5.3 外部輪廓線萃取成果與分析 59 5.3.1 尋找建物輪廓 59 5.3.2 直線辨識 59 5.3.3 直線平差計算與擷取高程值 62 5.3.4 整區之外部輪廓線萃取成果 64 5.4 內部結構線萃取成果與分析 65 5.4.1 不同類型屋頂面之內部結構線萃取 65 5.4.2 整區之內部結構線萃取成果 72 5.5 萃取線段之評估 75 5.5.1 線段方向性之評估 75 5.5.2 位置之評估 76 5.5.3 具有現地資料屋角點位置之萃取直線交點評估 77 5.6 屋頂面重建 81 5.6.1 無內縮屋脊線之山形屋結構線調整原因 81 5.6.2 無內縮屋脊線之山形屋結構線調整方法 82 5.7 各階段門檻值設定探討 85 第六章 結論與建議 89 6.1 結論 89 6.2 建議 90 參考文獻 925685134 bytesapplication/pdfen-US光達建物偵測結構線萃取小波外部輪廓線內部結構線LiDARBuilding DetectionStructure Line ExtractionWaveletExternal ContoursInternal Structure Linesthesishttp://ntur.lib.ntu.edu.tw/bitstream/246246/50035/1/ntu-96-R94521126-1.pdf