CN107830800B - 一种基于车载扫描***生成精细立面图的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于车载扫描***生成精细立面图的方法。所述方法包括：根据车载扫描***生成车载激光点云和车载同步照片；根据所述车载激光点云生成虚拟投影面；根据所述虚拟投影面和所述车载激光点云生成正射灰度影像；根据所述虚拟投影面、所述车载激光点云和所述车载同步照片生成正射实景影像；根据所述正射灰度影像和所述正射实景影像进行立面测图。采用本发明的方法自动化生成一种可直接量测的立面灰度影像或实景影像，从而提高立面测量的工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及测图领域，特别是涉及一种基于车载扫描***生成精细立面图的方法。
背景技术
精细立面测量是城市建筑物外观修复和临街景观改造的基础，测图内容包括建筑物外立面及邻近景观的轮廓线、门窗、阳台及其它附属物。目前的方法大致分三种：全站仪测量及人工草图、地面激光测量及人工拍照和车载移动扫描及车载照片。在野外利用全站仪测量立面的特征点，并在现场绘制草图，内业则根据草图和测得的特征点，在CAD等成图软件中进行二次绘制和标注，这种作业方式效率低，外业和内业的工作量都很大，该方法目前已经很少采用；地面激光测量及人工拍照方法在野外利用搬站式地面激光扫描的方法生成立面的点云，不同测站所得的激光点云在内业进行拼接，然后把点云导入到CAD等成图软件中，先建立独立坐标，按把点云投影到平面上进行测图，人工照片起辅助判断作用。也有学者把点云根据指定的辅助面生成一种深度影像，基于深度影像先进行自动提取，再进行编辑，最后成图。车载移动扫描及车载照片方法利用车载点云取代了搬站式地面点云，无需拼站；同时车载照片取代了人工照片，测图方法并没有改进。上述地面激光测量及人工拍照方法和车载移动扫描及车载照片方法较全站仪测量及人工草图方法而言，虽然作业效率有明显提高，但是内业处理依然很麻烦：①在CAD中测图时，每个墙面都要指定一个独立坐标系，城市十字路口还有不少弧状立面，无法指定坐标系；②点云数据量很大，激光器每秒可以产生数十万个激光点，100米街道的点云数据量多达200～2000M，CAD对这么大数据量的点云的承载能力有限；③基于点云测图体验很差，点云拉近后作业员常常无法判断立面细节；④虽然基于点云可以生成深度图，但该方法只有在立面凸凹变换(深度变化)明显时才能使用。总的来说，基于点云的立面测量内业工作量依然很大。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于车载扫描***生成精细立面图的方法，提高立面测量的工作效率。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种基于车载扫描***生成精细立面图的方法，其特征在于，所述方法包括：
根据车载扫描***生成车载激光点云和车载同步照片；
根据所述车载激光点云生成虚拟投影面；
根据所述虚拟投影面和所述车载激光点云生成正射灰度影像；
根据所述虚拟投影面、所述车载激光点云和所述车载同步照片生成正射实景影像；
根据所述正射灰度影像和所述正射实景影像进行立面测图。
可选的，所述根据所述车载激光点云生成虚拟投影面的具体步骤包括：在所述车载激光点云的顶视图下，以建筑物墙面为基准绘制多段线；将所述多段线向下或向上挤压形成虚拟投影面。
可选的，所述虚拟投影面由一系列首尾相连的矩形投影面组成。
可选的，所述根据所述虚拟投影面和所述车载激光点云生成正射灰度影像的具体步骤包括：将所述虚拟投影面中的矩形投影面栅格化，从栅格点出发，获取距离所述矩形投影面最近的所述车载激光点云的灰度值，将所述灰度值填充到栅格点上，生成正射灰度影像。
可选的，所述根据所述虚拟投影面、所述车载激光点云和所述车载同步照片生成正射实景影像的具体步骤包括：将所述虚拟投影面中的矩形投影面栅格化，获取每个栅格点对应的激光点，根据车载激光点云和车载同步照片的空间位置关系，获取激光点对应所述车载同步照片上像素的RGB颜色值，最后把RGB颜色值填充到栅格上，生成正射实景影像。
可选的，所述根据所述虚拟投影面、所述车载激光点云和所述车载同步照片生成正射实景影像中，若所述车载激光点云的点间隔小于对应的同步影像分辨率，需要将所述车载激光点云进行加密，具体步骤为：
把所述矩形投影面旋转至水平面的二维坐标系上，在二维坐标系下，再将矩形投影面旋转至与坐标轴平行，把所述两次旋转的结果进行累加得到变换矩阵M；
根据所述变换矩阵M，将与所述矩形投影面对应的所述车载激光点云投影到二维坐标系上，然后根据所述车载激光点云构建三角网，将所述三角网记为T；
根据同步影像的分辨率重新细分矩形投影面，将细分的栅格点***到所述三角网T上生成加密三角网CT，***点的深度值由落入的三角网T上的某个三角形面确定；
计算变换矩阵M的逆矩阵N，根据所述逆矩阵N将所述加密三角网CT变换到三维坐标系中得到加密点云。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明提供一种基于车载扫描***生成精细立面图的方法。通过车载扫描***生成车载激光点云和车载同步照片；通过车载激光点云生成虚拟投影面；通过虚拟投影面和车载激光点云生成正射灰度影像；通过虚拟投影面、车载激光点云和车载同步照片生成正射实景影像；生成的正射灰度影像和正射实景影像可以直接进行测图，这种测图方法作业步骤简单，提高了立面测量的工作效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例车载扫描***生成精细立面图的方法流程图；
图2为本发明实施例车生成加密点云的流程图；
图3为本发明实施例立面正射影像平铺到二维坐标系的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种基于车载扫描***生成精细立面图的方法，提高立面测量的工作效率。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明实施例车载扫描***生成精细立面图的方法流程图。如图1所示，一种基于车载扫描***生成精细立面图的方法，所述方法包括：
步骤101：根据车载扫描***生成车载激光点云和车载同步照片；
步骤102：根据所述车载激光点云生成虚拟投影面；
步骤103：根据所述虚拟投影面和所述车载激光点云生成正射灰度影像；
步骤104：根据所述虚拟投影面、所述车载激光点云和所述车载同步照片生成正射实景影像；
步骤105：根据所述正射灰度影像和所述正射实景影像进行立面测图。
通过上述方法生成的正射灰度影像和正射实景影像可以直接进行测图，从而使得本发明的测图方法作业步骤简单，大大地提高了立面测量的工作效率。
在步骤102中，根据所述车载激光点云生成虚拟投影面的具体步骤包括：在所述车载激光点云的顶视图下，以建筑物墙面为基准绘制多段线；将所述多段线向下或向上挤压形成虚拟投影面。所述虚拟投影面由一系列首尾相连的矩形投影面组成。
在步骤103中，根据所述虚拟投影面和所述车载激光点云生成正射灰度影像的具体步骤包括：将所述虚拟投影面中的矩形投影面栅格化，从栅格点出发，获取距离所述矩形投影面最近的所述车载激光点云的灰度值，将所述灰度值填充到栅格点上，生成正射灰度影像。
在生成正射灰度影像的过程中，经过栅格点的直线附近可能有多个激光点，这时应该选取距离直线最近的点云的灰度值；点云的灰度信息覆盖的范围不一致(如0～2048、0～65535)需要先映射至0～255，再进行赋值；从矩形投影面找点云、或把点云映射至矩形投影面上，是一个问题的两种方法，需根据精度、速度要求确定；把生成的灰度影像再进行一定处理效果更好，如滤波和平滑，经过上述的注意事项生成的正射灰度影像的精度较高。
在步骤104中，根据所述虚拟投影面、所述车载激光点云和所述车载同步照片生成正射实景影像的具体步骤包括：将所述虚拟投影面中的矩形投影面栅格化，获取每个栅格点对应的激光点，根据车载激光点云和车载同步照片的空间位置关系，获取激光点对应所述车载同步照片上像素的RGB颜色值，最后把RGB颜色值填充到栅格上，生成正射实景影像。
图2为本发明实施例车生成加密点云的流程图。若所述车载激光点云的点间隔小于对应的同步影像分辨率，需要将所述车载激光点云进行加密，如图2所示，具体步骤为：
步骤201：把所述矩形投影面旋转至水平面的二维坐标系上，在二维坐标系下，再将矩形投影面旋转至与坐标轴平行，把所述两次旋转的结果进行累加得到变换矩阵M；
步骤202：根据所述变换矩阵M，将与所述矩形投影面对应的所述车载激光点云投影到二维坐标系上，然后根据所述车载激光点云构建三角网，将所述三角网记为T；
步骤203：根据同步影像的分辨率重新细分矩形投影面，将细分的栅格点***到所述三角网T上生成加密三角网CT，***点的深度值由落入的三角网T上的某个三角形面确定；
步骤204：计算变换矩阵M的逆矩阵N，根据所述逆矩阵N将所述加密三角网CT变换到三维坐标系中得到加密点云。
根据所述加密点云、所述虚拟投影面和所述车载同步照片重新生成正射实景影像。基于加密点云重新生成的正射实景影像，可保持原始实景影像的高分辨率。
图3为本发明实施例立面正射影像平铺到二维坐标系的示意图。如图3所示，步骤103和步骤104分别生成了正射灰度影像和正射实景影像，两种影像都有明确的分辨率，都属于可量测的立面正射影像，可以直接进行立面测图，一般来说，需要把立面正射影像平铺到二维坐标系上进行测图。
本发明通过手动建立虚拟投影面，然后基于车载扫描***的点云和同步照片，自动生成可量测的立面正射影像，最后基于影像进行测图，与传统的方法相比，不仅大大减少了外业采集工作量，而且在内业测图时，无需为每个墙面进行点云重投影，内业处理的工作量也明显减少；通过上述方法生成的灰度影像和实景影像，可以直接用于测图，符合传统的测绘习惯；另外，影像比点云在数据量、可视化效果等方面更有优势，作业体验明显改善；此外，本发明生成的灰度影像和实景影像，可以作为立面三维建模的纹理数据，无需其他处理。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (2)
1.一种基于车载扫描***生成精细立面图的方法，其特征在于，所述方法包括：
根据车载扫描***生成车载激光点云和车载同步照片；
根据所述车载激光点云生成虚拟投影面，具体包括：在所述车载激光点云的顶视图下，以建筑物墙面为基准绘制多段线；将所述多段线向下或向上挤压形成虚拟投影面；所述虚拟投影面由一系列首尾相连的矩形投影面组成；
根据所述虚拟投影面和所述车载激光点云生成正射灰度影像，具体包括：将所述虚拟投影面中的矩形投影面栅格化，从栅格点出发，获取距离所述矩形投影面最近的所述车载激光点云的灰度值，将所述灰度值填充到栅格点上，生成正射灰度影像；
根据所述虚拟投影面、所述车载激光点云和所述车载同步照片生成正射实景影像，具体包括：将所述虚拟投影面中的矩形投影面栅格化，获取每个栅格点对应的激光点，根据车载激光点云和车载同步照片的空间位置关系，获取激光点对应所述车载同步照片上像素的RGB颜色值，最后把RGB颜色值填充到栅格上，生成正射实景影像；
根据所述正射灰度影像和所述正射实景影像进行立面测图。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述虚拟投影面、所述车载激光点云和所述车载同步照片生成正射实景影像中，若所述车载激光点云的点间隔小于对应的同步影像分辨率，需要将所述车载激光点云进行加密，具体步骤为：
把虚拟投影面旋转至水平面的二维坐标系上，所述虚拟投影面为矩形投影面，在二维坐标系下，再将所述矩形投影面旋转至与坐标轴平行，把两次所述旋转的结果进行累加得到变换矩阵M；
根据所述变换矩阵M，将与所述矩形投影面对应的所述车载激光点云投影到二维坐标系上，然后根据所述车载激光点云构建三角网，将所述三角网记为T；
根据同步影像的分辨率重新细分矩形投影面，将细分的栅格点***到所述三角网T上生成加密三角网CT，***点的深度值由落入的三角网T上的某个三角形面确定；
计算变换矩阵M的逆矩阵N，根据所述逆矩阵N将所述加密三角网CT变换到三维坐标系中得到加密点云。
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