使用三維網格以結構化雷射掃點雲資料暨霍夫轉換以分面之研究

(1)

1

使用三維網格以結構化雷

射掃點雲資料暨霍夫轉換

以分面之研究

指導教授：趙鍵哲　老師

　　學生：黃國彥

(2)

綱要

　　．前言及文獻回顧

　　．原理

　　．實例

　　．結論與後續目標

　　﹒參考文獻

(3)

3

一﹒前言及文獻回顧

　　．光達點雲資料的特性

龐大且離散的點數

．光達點雲資料的結構化

_{Pseudo-Grid 、三維網格}

　　．光達點雲資料的分面

　　　　　　　　　區域成長法、八分樹法

、 PolyWork

(4)

．光達點雲資料的特性

(1)

(5)

5

．光達點雲資料結構化

₍₁₎

圖 1.2 　 Pseudo-Grid 示意圖 [Cho　W　et al.,　 2004]

(6)

．光達點雲資料結構化

₍₂₎

圖 1.3 　點雲資料三維網格切割示意圖

(7)

7

．光達點雲資料的分面

₍₁₎

交會 3D 線段合併掃瞄點雲原始資料離散點剔除點屬性表向量、距離區塊成長人工指定相鄰關係檔區塊 1 區塊 _{區塊 2} _…… 平面 1 初步平面平面 2 …… 向量、距離合併向量、距離平面 1 最終平面平面 2 …… 圖 1.4 　光達資料結構化流程圖　　　　 [Lin　and　Jaw,　2003]　

(8)

．光達點雲資料的分面

₍₂₎

圖 1.5 　四分樹範例示意圖 (a) 資料點分布及樹狀結構示意圖

(9)

9

．光達點雲資料的分面

₍₃₎

(10)

二﹒理論

　　．光達點雲三維網格結構化

　　．以三維網格結構搜尋初始值

　　．以霍夫轉換取得共面點資訊

(11)

11

2.1 　光達點雲三維網格結構化

．子網格提供的資訊

　　　　位相關係

　　　　光達點的資訊

( １﹐１﹐１ ) ( １﹐２﹐１ ) ( _{２﹐１﹐１ ) ( ２﹐２﹐１ )} ( １﹐１﹐２ ) ( １﹐２﹐２ ) ( ２﹐１﹐２ ) ( ２﹐２﹐２ ) 　　圖 2.1.1 　子網格示意圖

(12)

12

．光達點雲三維網格結構化流程圖

定義切割次數讀取光達點雲資料開始切割 Yes No 是否達切割停止條件？停止切割圖 2.1.2 　三維網格結構化流程圖

(13)

13

2.2 　以三維網格結構搜尋起始值

　　．定義目標網格

至少需含有一個或以上的光達點

　　．定義搜尋網格及搜尋方法

多重網格搜尋

目標與搜尋網格至少需含有三個或以上的光達點

網格中若有任意一點超過改正數門檻值則停止

(14)

．多重網格搜尋

起始網格搜尋網格

圖 2.2.1 　多重網格搜尋示意圖 (1)

(15)

15

．多重網格搜尋

起始網格搜尋網格

圖 2.2.2 　多重網格搜尋示意圖 (2)

(16)

．多重網格搜尋流程圖

圖 2.2.3 　多重網格搜尋流程圖定義起始網格讀取光達點雲與網格資料 No 是否所有光達點皆已處理？光達點至面的距離是否皆在門檻值內？面擬合定義搜尋網格範圍 Yes 下一次的起始網格變更為此次的搜尋網格判斷為共面點 Yes 霍夫轉換 No

(17)

17

2.3 　以霍夫轉換取得共面點資訊

　　．定義霍夫轉換前所代入之近似法向量

　　﹒判斷霍夫轉換後對應其法向量之點雲

　　．判斷霍夫轉換後重覆點所歸屬之平面

(18)

．定義轉換前所代入之近似法向量

₍₁₎

…… 式 2.3.1

0 



b

y

c

z

d

x

a

_approximat_ion _approximat_ion _approximat_ion

2 2 2 ion approximat ion approximat ion approximat i ion approximat i ion approximat i ion approximat i

c

b

a

d

z

c

y

b

x

a

d





…… 式 2.3.2　

(19)

19 Hough Transform

0

2 1 2 1 2 1













































d

z

c

y

b

x

a

n unknown n ion approximat n ion approximat















n unknown unknown unknown

c

, 2 , 1 ,



ion approximat

a

_、

b

_approximat_ion _、

．定義轉換前所代入之近似法向量

₍₂₎

(20)

Times

c

Times

ion approximat unknown













0 .

001

1

0 .

001

1

…… 式 2.3.3

Times

：迭代次數，初始值為 1

．判斷霍夫轉換後之法向量

(1)

(21)

21

．判斷霍夫轉換後之法向量

(2)

(22)

．判斷霍夫轉換後之法向量

(3)

(23)

23

．判斷霍夫轉換後之法向量

(4)

(24)

24

．霍夫轉換分面流程圖

圖 2.3.4 　霍夫轉換流程圖過濾近似法向量讀取光達點雲與近似法向量是否所有近似法向量皆已處理？判斷法向量及共面點 Yes No 霍夫轉換完成代入近似法向量進行霍夫轉換

(25)

25

．判斷轉換後重覆點歸屬之平面

₍₁₎

圖 2.3.5 　交線處點群的重覆判定

a

b

c



















0

1 078307

.

0 26829

.

0 19119

.

0

1 074514

.

0 27129

.

0 41538

.

0 z

y

x

z

y

x

平面一 ( 紅色 ) 平面二 ( 藍色 ) 0.41538 -0.19119 -0.27129 -0.26829 0.074514 0.078307 表 2.3.1 　模擬資料法向量設定資訊

(26)

．判斷轉換後重覆點歸屬之平面

₍₂₎

圖 2.3.6 　二維平面的直線與判斷點 (2,2) 1 3   x y

x

將判斷點之　座標代入線方程式中，得，換言之，若判斷點屬於該直線，則其座標為 (2,7) ，故知判斷點位於直線的下方。同理若將判斷點　座標代入線方程式中，可得　　　　，即判斷點位於直線的右方。

7 

y

3 /

1 

x

(27)

27

．判斷轉換後重覆點歸屬之平面

₍₃₎

圖 2.3.5 　交線處點群的重覆判定以三個軸向平面為例，定義藍色平面為標準面、紅色平面為判斷面，並將資料座標　　　　與解算聯立所得的座標　　　　比較結果列於表 2.3.2 ， -1 表原始座標之值較小；反之則為 1 ： ) , , (x y z (_x',_y',_z') 　　向　　向　　向標準面 0 -1 -1 1 0 -1 1 1 0 判斷面 0 -1 -1 1 0 1 1 -1 0 表 2.3.2 　比較結果

y

x

z

(28)

28

．判定重覆點流程圖

圖 2.3.7 　判定重覆點流程圖判斷各面光達點重覆情況讀取光達點雲與法向量是否所有點與面皆處理？計算重覆點、標準面、判斷面三者與交線的走向 Yes No 重覆點分類完成定義標準面及判斷面走向相同者視為同一平面

(29)

29

三﹒實例

　．實驗資料為成功大學圖書館側面的近景影像及地

　　面光達資料，所使用之地面雷射掃描儀為加拿大

Optech 公司所生產之 ILRIS-3D( 劉燈烈， 2004)

光達資料 1 點數

₄₇₄₂

光達資料 2 點數

₈₄₄₀

光達點先驗中誤差

表 3.1　雷射掃瞄儀資料與光達資料一點數 ) 008 . 0 , 008 . 0 , 008 . 0 ( m m m

(30)

三﹒實例

　　圖 3.1 　測試區影像

實驗區二實驗區一

(31)

31

．實際資料

₁₍₁₎

(32)

．實際資料

₁₍₂₎

(33)

33

．實際資料

₁₍₃₎

(34)

．實際資料

₁₍₄₎

(35)

35

三﹒實例

　　圖 3.1 　測試區影像

實驗區二實驗區一

(36)

．實際資料

₂₍₁₎

(37)

37

．實際資料

₂₍₂₎

(38)

．實際資料

₂₍₃₎

(39)

39

四﹒結論與後續目標

　　．資料回饋

　　．建立交線邏輯及精度評估

　　．改寫程式為ｃ語言並界面化

　　．搜尋近似法向量之效率加強

(40)

參考文獻

(1)

【

１】陳英鴻， 2004 ，光達點雲資料連結點匹配之研究，國立成功大學測量

與

　　　空間資訊學系研究所碩士論文，

_Pp.23

【

２】劉燈烈， 2004 ，地面光達點雲資料的平差結合與影像敷貼，國立成功

　　　大學測量及空間資訊研究所碩士論文

【

３】賴志恆， 2003 ，雷射掃瞄點雲資料八分樹結構化之研究，國立成功大

學

　　　測量與空間資訊學系研究所碩士論文，

_Pp.1

、 2-3

【

４】陳衍豪， 2001 ，立體航測影像直線與圓弧輪廓建物半自動之三維模型

使用三維網格以結構化雷射掃點雲資料暨霍夫轉換以分面之研究