第四章 實驗成果與分析
第三節 最佳分群策略之分群成果
國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
69
被視為同一群；而後者之優點為可將多個不同的平面及曲面單獨群集，但由於平 面點群及曲面點群之曲率值非常接近，因此，較難以自動的方法分辨各別群集是 否為平面亦或曲面，因此以人工決定曲面點群。
兩種萃取曲面的方法，分別採用萃取平面及萃取曲面的分群流程，此兩種方 法之成果皆可分離平面及曲面，因此可提出兩種分群策略，用於建物平面及曲面 點群分群。下一節將使用兩種分群策略，針對建物點群進行分群，比較分析兩種 分群策略之優劣，並提出最佳分群策略。
第三節 最佳分群策略之分群成果
此節將使用影像密匹配產製之建物高密度點雲（如圖 38、圖 39），並採用 前一節提及之兩種分群策略，比較兩種分群策略之成果，並推得最佳分群策略。
第一種分群策略首先以法向量（a、b、c）將點群分為面狀及長條狀，並判斷點群 分布後可排除曲面點群，剩餘之點群再依據萃取平面之流程，即以法向量（a、
b、c）作一次分群，再以平面參數（d）作二次分群；第二種分群策略則先以萃取 曲面之方法，以法向量（a、b、c）與曲率（𝜆𝑚𝑖𝑛/𝑠𝑢𝑚、平均曲率H）同時作為特 徵分群，可將建物點群分別群集，並由人工給定之曲率值，分離曲面點群及非曲 面點群，後如第一種分群策略，依據萃取平面之流程對非曲面點群群集。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
70
圖 38 分群策略使用之密匹配點雲：政治大學綜合院館
圖 39 分群策略使用之密匹配點雲：政治大學藝文中心
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
71
由於綜合院館僅包含平面點雲，不需考慮排除曲面點群之方法，因此僅採用 分群策略中，排除曲面點群後使用之平面點群萃取之流程來執行分群，而藝文中 心則會使用兩種分群策略，並比較分析兩種策略之分群成果。
綜合院館的點雲分群時，先以法向量（a、b、c）作初次分群後，再用平面參 數（d）作二次分群，可看到初次分群成果（如圖 40 所示），可將主牆面確實分 離，且可看到窗戶有較一致的分群成果，但紅色框選處之牆面分群成果較破碎，
如下圖 41 所示，此處屬於牆面與大面積窗戶交錯之位置（如圖 42 所示），因此 呈現長條狀點群交錯之形式，但其雜訊影響大，因此成果較為破碎。
而圖 41 二次分群的成果中，由於紅色框選處無法分群，是因為依據本研究 選用之點雲特徵，目的在將具間距之平行平面分離，並未考慮位於空間中相同平 面上的不同牆面的情形。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
72
圖 40 流程一之初步分群：法向量（綜合院館）
圖 41 流程一之二次分群：d（綜合院館）
圖 42 綜合院館之影像
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
73
藝文中心之建物結構較綜合院館複雜，其包含平面及曲面結構，因此將採兩 種分群策略進行分群。首先為兩種排除曲面點群之流程，其分群方式將分別依據 萃取平面的流程以及萃取曲面的流程，萃取平面之流程需先以法向量分群後（如 圖 43），可從圖 44 中看到初次分群時，主牆面、屋頂面及複雜之建物結構面皆 可清楚分群（紅色框選處），而曲面部分則有細長條狀之點群分布之特性（黃色 框選處），並可觀察得，牆面萃取成果較完整，但屋頂面雖有分群，單一屋頂面 卻被分作多群，其成果較破碎，判斷原因來自於密點雲因屋頂面拍攝張數較少，
且拍攝角度變化小，僅傾斜單一方向拍攝且不包含垂直拍攝，因此屋頂面雜訊多，
導致計算得平面參數（d）誤差大，分群成果因此破碎；接著提到萃取曲面之分 群流程，將法向量（a、b、c）與曲率（𝜆𝑚𝑖𝑛/𝑠𝑢𝑚、平均曲率H）同時作為特徵分 群，目的為將曲面點群個別群集，分群成果如圖 45 所示，可看到紅色框選處，
棕色點群位置即為一曲面點群，然而，由於將法向量作為分群特徵，使得一個圓 柱面點群，雖其曲率值相近，但受法向量影響而分離，如圖上黃色框選處，後續 分群策略僅依據曲率值，人工將棕色點群作為曲面點群排除。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
74
圖 43 流程一的初步分群：法向量（藝文中心）
圖 44 初步分群成果分析（藝文中心）
圖 45 流程二之分群：法向量、曲率（藝文中心）
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
75
由上述兩種流程得之分群成果，可依據分群之特性萃取並排除曲面點群，此 即為兩種分群策略。兩種策略分別採前一節提出之兩種曲面萃取方法，其一為依 據點群分布；其二為依據曲率值人工排除。以下將分別使用此兩種方法取得曲面 點群，接著排除曲率點群，剩餘點群可視為平面點群，並依據萃取平面之流程作 分群，即以法向量（a、b、c）作初次分群，再以平面參數（d）作二次分群。策 略一之分群成果如下圖 46 所示；策略二之成果如下圖 47 所示。
圖 46 策略一之分群成果
圖 47 策略二之分群成果
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
76
以圖 48（A 圖為策略一；B 圖為策略二）觀察兩種策略之成果，策略一雖 有平面以外皆視為一群之問題，但平面點群之分群成果較完整（A 圖之藍色框選 處），而 B 圖之藍色框選處中可看到平面點群之分群成果較不完整，此外，於曲 面部分，即紅色框選處之圓柱面（A 圖淡黃色點群為曲面點群），A 圖較 B 圖完 整；而策略二之優點為可分別群集平面點群、曲面點群及邊界處點群。兩種策略 比較下，策略一分群較完整，若不考慮群集不同曲面點群，策略一將為最佳分群 策略，如此可推論，點群特徵中，不需採用曲率值即可獲得曲面點群，並得到最 佳分群成果。下圖 49 將展示兩種策略流程及其成果，可更完整說明兩種策略之 分群程序。
圖 48 兩種分群策略成果之比較，A .策略一：依據點群分佈；B .策略二：依據 曲率值人工排除
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
77
圖 49 兩種分群策略之流程及成果，左為依據點群分布之方法；右為曲率值人 工排除之方法