光達點雲處理

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圖 5 階層式模型樣板之架構（賴泓瑞，2009）

而資料導向策略可從點雲資料中萃取特徵，並藉由演算法或場景知識辨識並 給予點雲屬性，洪祥恩（2011）採平面表面成長法群組化分割方法，由此分類得 平面點群及曲面點群。研究中採用地面及空載光達點雲資料，期望重建符合 OGC CityGML LOD3 層級規範之建物模型，其流程主要分三步驟，分述如下：光達點 雲資料套合、點雲群組化、三維表面重建。首先，以手動方式針對各測站地面光 達點雲，剔除非目標資訊及雜訊， 接著以半自動化方式進行資料套合，使用 ICP 演算法（iterative closest point algorithm）（Böhm and Haala, 2005）將多個測站資 料依序迭代求算最佳套合成果。並以七參數坐標轉換套合空載光達點雲及地面光 達點雲做初始狀態，再以 Best-fit 迭代求解。點雲套合後，以平面表面成長法

（Planar Surface Growing Algorithm）（Vosselman et al., 2004），根據平面及曲面中 幾何條件的約制，群組化分割三維點雲資料，此群組分割時先依據建物結構特徵 多寡決定給定之成長種子數目；並計算種子至各點之距離，決定構成種子平面的 候選點，由此組織成數個種子平面；根據幾合條件，由種子平面出發成長平面點

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群；上述過程可能造成過度的群組化，再依據空間幾何條件合併屬於同一平面之 平面點群；未能分類成功之點資料，視為雜訊或曲面點雲，依據點雲數決定是否 為曲面點群。最後的三維表面重建將平面點群與曲面點群分別處理，平面點群以 平面擬合方式處理，並依各平面交會的情形決定角點、邊界；曲面則分為弧面或 圓柱，可由點雲中心基準軸至點雲之距離變化趨勢判斷，如圖 6 所示，後於 SketchUp 平台上以人工方式模塑點群（洪祥恩，2011）。

圖 6 弧形曲面點群及圓柱曲面點群分布趨勢（洪祥恩，2011）

另外，亦有許多研究針對原始 LOD2 層級之建物模型，以場景知識作為基 礎，判釋符合特定條件之點群，並藉此精緻化原始建物模型。Becker 及 Haala（2007）

即利用場景知識，以光達穿透玻璃之特性，作為窗戶辨識之依據，期望精緻化建 物模型。首先提到點雲與影像對虛擬城市模型的對位，在光達點雲的處理中，利 用 ICP 演算法將點雲整體對位至虛擬城市模型之坐標系統中，再局部對位至各牆 面；影像則是使用 SIFT 演算法（Lowe, 2004）匹配後，再以 RANSAC 剔除粗差，

最後再使用光束法平差，其控制點則是從光達點雲相對於影像中建物角點之位置 人工獲得。接著使用光達點雲透過萃取窗戶進行牆面精緻化，利用光達掃描至窗 戶時，無法反射而產生空缺的特性，找尋牆面上沒有資料之位置，並萃取其空缺 之邊界，藉由邊界擬合多條同一牆平面上之水平線及垂直線，而水平線及垂直線 會交會出許多矩形，透過判斷每個矩形間包含之點雲量，決定該矩形是牆面或窗

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戶，若點雲量佔該矩形之 70%，即為牆面，少於則為窗戶。透過此方法，可大至 萃取出窗戶，而邊角若有判斷錯誤之區域，可利用鄰近窗戶判斷該窗戶大小，最 後成果可將所有窗戶之大小一致化。從影像中萃取窗戶時，則選用 Sobel filter 萃 取邊緣線，並將萃取之窗戶投影至先前光達點雲萃取之成果，即可以完成影像與 點雲精緻化原始之虛擬城市模型，過程如圖 7 所示。

圖 7 萃取窗戶並精緻化初始建物模型（Becker and Haala, 2007）（圖(a)萃 取點雲空缺區域之邊緣點群；圖(b)擬合多條水平線及垂直線；圖(c)判斷水平線

與垂直線交會之矩形為牆面或窗戶；圖(d)精緻化建物模型）

Denis 及 Baillard（2010）亦以場景知識為依據，提出一種使用移動式測繪系 統自動精緻化已存在之建物模型，並著重於牆面上物件的萃取與模塑。首先，使 用 ICP 演算法 （iterative closest point algorithm）（Böhm and Haala, 2005）做初步 的整體對位，並給予牆面為垂直的約制條件，每一面牆分別針對原始建物模型各 牆面做局部對位，對位後兩牆面可能產生之空隙需利用側面的牆面調整並連結，

對位後即可分出牆面及非牆面的點群。由於點雲獲取的方法為移動式測繪系統，

建物牆面上若有突出物，車載光達無法掃描到突出物的上半部，使用點雲至牆面 的距離作一直方圖，如圖 8 所示，可以此方法判定突出物並作修復，最後，調整

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並修補建築物之間的連接，此研究的方法中，不僅可以使建物模型保持其牆面垂 直的特性，同時遵循建築物之間的結構及位相關係。

圖 8 左為點雲至牆面的距離之直方圖；右為實際牆面（側視圖）（Denis and Baillard, 2010）