引文格式：ZHUYuanyuan,ZHUQing,ZHANGYeting,etal.AutomaticExtractionofContoursofBuildingsonObliqueViewMapsBasedon3DCityModels[J].ActaGeodaeticaetCartographicaSinica,2015,44(9):1036-1041.(朱園媛，朱慶，張葉廷，等.側(cè)視地圖中建筑物輪廓線提取的三維城市模型法[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2015,44(9)：1036-1041.)DOI:10.11947/j.AGCS.2015.20140662

側(cè)視地圖中建筑物輪廓線提取的三維城市模型法

朱園媛1，朱慶1,2，張葉廷1，彭明軍3，高山3

1. 武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢430079； 2. 西南交通大學(xué)地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院，四川 成都611756； 3. 武漢市國(guó)土資源和規(guī)劃信息中心，湖北 武漢430014

AutomaticExtractionofContoursofBuildingsonObliqueViewMapsBasedon3DCityModels

ZHUYuanyuan1,ZHU Qing1,2,ZHANGYeting1,PENG Mingjun3,GAO Shan3

1.StateKeyLaboratoryofInformationEngineeringinSurveying，MappingandRemoteSensing，WuhanUniversity，Wuhan430079，China； 2.FacultyofGeosciencesandEnvironmentalEngineering，SouthwestJiaotongUniversity，Chengdu611756，China； 3.WuhanLandResourcesandPlanningBureau，Wuhan430079，China

Abstract：Aiming to deal with the problem that manual extraction of contours of buildings on oblique view maps are expensive and ineffective with low accuracy and coarse detail, we present a method of automatic extraction of contours buildings on oblique view maps which based on 3D city models. We employ depth-buffers to obtain a building object’s color-buffers concerning the occlusion blocked by other buildings and the existence of groups of buildings, and then we trace building contours based on color-buffers. And in order to keep the occlusion consistency and match the traced contours with the map, we propose loading 3D city models by block on projection plane. Finally, the validity and feasibility of this method are proved through the experiments on 3D city models of Wuhan.

Keywords：buildingcontours; 3Dcitymodels;obliqueviewmaps;depthbuffer;colorbuffer

Foundationsupport：ProjectSupportedbyAssociatedLaboratoryofDigitalCity(No.2012SL05);ProjectSupportedbySpecialScientificResearchFundofPublicWelfareProfessiononSurveying,MappingandGeoInformation(No.201412010)

摘要：針對(duì)城市側(cè)視地圖上建筑物輪廓線主要依靠人工交互提取，成本高昂、效率低下且精細(xì)度和準(zhǔn)確度有限的問(wèn)題，提出了一種任意視角側(cè)視地圖中建筑物輪廓線的自動(dòng)提取方法。采用深度緩沖區(qū)分割算法獲取單個(gè)建筑物對(duì)象的顏色緩沖區(qū)，顧及了存在建筑群的情況和建筑物密集區(qū)域的遮擋問(wèn)題，再基于顏色緩沖區(qū)追蹤建筑物輪廓線。為了保持遮擋一致性且便于匹配提取出的矢量輪廓線與柵格側(cè)視地圖，本文還提出了基于投影空間分塊加載三維城市模型的方法。最后，以武漢市典型三維城市模型數(shù)據(jù)為例，證明了該方法的有效性和可靠性。

關(guān)鍵詞：建筑物輪廓線；三維城市模型；側(cè)視地圖；深度緩沖區(qū)；顏色緩沖區(qū)

中圖分類(lèi)號(hào)：P208

基金項(xiàng)目：數(shù)字城市聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(2012SL05)；國(guó)家基礎(chǔ)測(cè)繪科技項(xiàng)目(201412010)

收稿日期：2014-12-15

作者簡(jiǎn)介：第一 朱園媛(1989—)，女，碩士生，主要研究方向?yàn)槿S地理信息系統(tǒng)。

1引言

傳統(tǒng)二維正視地圖難以對(duì)空間對(duì)象間的垂向關(guān)系進(jìn)行有效表達(dá)，無(wú)法有效表達(dá)建筑物高度和立面紋理信息[1-4]，而基于B/S模式的三維地圖在效率等方面具有較大的技術(shù)難度，且成本較高[5]。高效直觀的側(cè)視地圖(也被稱(chēng)為三維仿真地圖、2.5維電子地圖等)在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的大眾化應(yīng)用日益普及[6-8]，典型的側(cè)視地圖網(wǎng)站有E都市和都市圈等。側(cè)視地圖是固定視角下的三維地圖(對(duì)三維城市模型進(jìn)行投影變換所產(chǎn)生的具有三維視覺(jué)效果的二維地圖)，其本質(zhì)為柵格圖像，無(wú)法直接操作單個(gè)對(duì)象。但作為面向公眾服務(wù)的地圖產(chǎn)品，必須對(duì)每個(gè)建筑物標(biāo)注必要的個(gè)性化屬性信息才更有價(jià)值，這就需要在柵格地圖上疊加建筑物的范圍輪廓矢量線(文獻(xiàn)[8—9]將其稱(chēng)為熱區(qū))。

目前，側(cè)視地圖中建筑物的輪廓線通常都是人工交互提取的，且輪廓較為粗糙。面對(duì)一個(gè)城市范圍海量的建筑物模型，人工交互提取城市側(cè)視地圖上的建筑物輪廓線已明顯不能滿(mǎn)足要求，亟須自動(dòng)提取的方法。

針對(duì)在側(cè)視地圖上自動(dòng)提取建筑物輪廓線的問(wèn)題，首先會(huì)想能否借鑒在航空影像上提取建筑物輪廓線的方法，因?yàn)橥瑯邮菛鸥駡D像且內(nèi)容相近。但現(xiàn)有基于高分辨影像自動(dòng)提取建筑物輪廓的方法[10-13]，都是針對(duì)建筑物頂部輪廓的，無(wú)法適用于任意視角下建筑物輪廓線的提取。城市側(cè)視地圖包含豐富的內(nèi)容，單純基于側(cè)視地圖難以自動(dòng)精確提取建筑物輪廓線[12]。越來(lái)越多的城市都已經(jīng)建立了日益精細(xì)化的三維城市模型，本文充分利用三維城市模型數(shù)據(jù)，提出一種自動(dòng)提取側(cè)視地圖中建筑物輪廓線的方法。

2側(cè)視地圖中建筑物輪廓線提取方法

首先，基于投影空間分塊加載三維城市模型。再利用深度緩沖區(qū)分割算法，獲得顧及建筑物遮擋的單個(gè)建筑物對(duì)象(若存在建筑群，則先將建筑群內(nèi)的各單體建筑聚合成一個(gè)復(fù)雜對(duì)象)的顏色緩沖區(qū)，實(shí)現(xiàn)當(dāng)前提取對(duì)象與周?chē)h(huán)境的分離。然后，再基于單個(gè)對(duì)象的顏色緩沖區(qū)提取建筑的輪廓線。最后，利用基于投影空間分塊加載三維城市模型所帶來(lái)的便利，將基于屏幕空間的輪廓線與側(cè)視地圖進(jìn)行分塊匹配。

對(duì)比先提取單個(gè)建筑物對(duì)象的完整輪廓線，再利用建筑物間的遮擋關(guān)系，生成顧及遮擋的輪廓線的方法，本文方法較突出的優(yōu)點(diǎn)是無(wú)論建筑物間的遮擋關(guān)系多么復(fù)雜都能統(tǒng)一處理。譬如，建筑物A既遮擋了建筑物B又被建筑物B遮擋。

2.1　建筑物輪廓線提取的算法流程

本文方法流程如圖1所示，包括以下內(nèi)容：

(1) 基于投影空間分塊加載三維城市模型。一次性將一個(gè)城市范圍內(nèi)的三維城市模型都加載至計(jì)算機(jī)內(nèi)存是不必要的。分塊加載三維城市模型數(shù)據(jù)就顯得較為合理。為確保分塊投影后拼接成的二維圖形與全部投影后的二維圖形(側(cè)視地圖)一致，也就是建筑物間的遮擋關(guān)系不會(huì)發(fā)生改變，本文提出了基于投影空間分塊加載三維城市模型的方法。依據(jù)側(cè)視地圖的空間分辨率及幀緩沖區(qū)大小確定投影空間中分塊的大小。利用基于R樹(shù)索引的三維可視化查詢(xún)方法，查詢(xún)投影空間各分塊所包含(全部包含及部分包含)的三維城市模型，加載查詢(xún)結(jié)果至內(nèi)存。

圖1　側(cè)視地圖中建筑物的輪廓線自動(dòng)提取流程 Fig.1　The flow of automatic extraction of contours of buildings on oblique view maps

(2) 深度緩沖區(qū)分割算法，利用兩次渲染來(lái)實(shí)現(xiàn)當(dāng)前提取對(duì)象與周?chē)h(huán)境的分離。該算法能夠充分考慮當(dāng)前提取對(duì)象被周?chē)渌ㄖ镩g遮擋及提取建筑群的范圍輪廓線這兩個(gè)情況。

(3) 獲取分離出的單個(gè)建筑物對(duì)象的顏色緩沖區(qū)，將其二值化，再基于二值圖像追蹤建筑物的輪廓線。

(4) 消除分塊拼接處的重復(fù)輪廓線并將提取的建筑物輪廓線與側(cè)視地圖匹配?；谕队翱臻g分塊加載三維城市模型的方法不僅能夠保持與整體投影后一致的遮擋關(guān)系，而且能夠?qū)崿F(xiàn)建筑物輪廓線與側(cè)視地圖分塊匹配，降低了匹配的難度，提高了匹配的精度。

2.2　基于投影空間三維城市模型分塊加載方法

投影空間是三維城市模型的投影所在的平面。為保證比例一致，側(cè)視地圖通常采用正平行投影。投影變換取決于視點(diǎn)的方位角α和俯仰角β(圖2)，要求其與側(cè)視地圖視點(diǎn)的方位角和俯仰角保持一致。

投影平面的法向量方向?yàn)槿S模型空間的坐標(biāo)系OXYZ平移至三維城市模型的最小軸向包圍盒(minimumaxis-alignedboundingbox，MAABB)的中心點(diǎn)O′后的坐標(biāo)系O′X′Y′Z′，繞其Z′軸逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)α，再繞旋轉(zhuǎn)后的Y″軸逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)β后的X?軸正方向，即視線方向的反方向。以MAABB的中心點(diǎn)O′沿視線方向一個(gè)視距D處的點(diǎn)O?為原點(diǎn)，以Y?軸正方向?yàn)闄M軸正方向，Z?軸正方向?yàn)榭v軸正方向建立投影面坐標(biāo)系(圖2)。

圖2　投影空間 Fig.2　Projection space

本文提出的基于投影空間分塊加載三維城市模型的方法原理參見(jiàn)圖3。MAABB的8個(gè)頂點(diǎn)A—H分別投影到投影空間中，獲得8個(gè)投影點(diǎn)A′—H′。計(jì)算投影點(diǎn)A′—H′的最小軸向包圍矩形(minimumaxis-alignedboundingrectangle，MAABR)。將MAABR均等分為若干個(gè)小矩形塊(不能均等分時(shí)，將其擴(kuò)展至剛好能夠均等分)，矩形分塊的寬和高取決于側(cè)視地圖的空間分辨率(即一個(gè)像素代表實(shí)際地物的大小)和幀緩沖區(qū)的大小。

圖3　基于投影空間分塊加載三維城市模型 Fig.3　Load 3D city models by block based on projection space

假設(shè)側(cè)視地圖的空間分辨率為res(單位：m/像素)，幀緩沖區(qū)的大小為m像素×n像素，那么分塊大小為W×H

(1)

若MAABR為(xmin,ymin,zmin)，則分塊的數(shù)目為R×C

(2)

對(duì)于每個(gè)分塊，利用基于R樹(shù)索引的三維可視化查詢(xún)方法[14]，查詢(xún)分塊內(nèi)所對(duì)應(yīng)的三維城市模型。當(dāng)然，前提是需要為三維城市模型建立三維R樹(shù)索引[15]。最后，加載查詢(xún)到的三維城市模型。

如有生產(chǎn)側(cè)視地圖的需求，基于投影空間分塊加載三維城市模型還可以用于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)生成無(wú)縫側(cè)視地圖，解決基于模型空間分塊所面對(duì)的前期人工分區(qū)、后期人工拼接的效率低下且拼接結(jié)果易出現(xiàn)地物遮擋關(guān)系錯(cuò)誤等問(wèn)題。

2.3　顧及建筑物遮擋和建筑群的深度緩沖區(qū)分割算法

若建筑物被另一個(gè)建筑物遮擋，那么提取出的兩個(gè)輪廓線所圍成的多邊形就會(huì)存在重疊區(qū)域。當(dāng)鼠標(biāo)落在該區(qū)域時(shí)，將無(wú)法確定是哪個(gè)建筑物被選中。因此，建筑物輪廓線互相之間應(yīng)不相交。針對(duì)被其他建筑物部分遮擋的建筑物如何提取未被遮擋部分的輪廓線的問(wèn)題，本文借鑒文獻(xiàn)[16—17]中利用深度緩沖區(qū)提取城市天際線的方法，提出了基于深度緩沖區(qū)的分割算法。算法原理是先將當(dāng)前待提取對(duì)象周?chē)钠渌ㄖ锬Ｐ屯队爸疗聊豢臻g，深度值記錄到深度緩沖區(qū)，保留深度緩沖區(qū)，清空顏色緩沖區(qū)，再將當(dāng)前對(duì)象投影至屏幕空間，此時(shí)顏色緩沖區(qū)中非背景值所對(duì)應(yīng)的區(qū)域就是當(dāng)前對(duì)象未被遮擋部分在屏幕空間的投影。

深度緩沖區(qū)是幀緩沖區(qū)的組成部分，深度緩沖區(qū)記錄著屏幕視口上每個(gè)像素點(diǎn)的深度值。若視口的寬為M個(gè)像素，高為N個(gè)像素，那么對(duì)應(yīng)的深度緩沖區(qū)的尺寸就為M像素×N像素。

圖4(a)為三維城市模型投影后的側(cè)視地圖，建筑物之間存在遮擋現(xiàn)象。

(3)

cij={Rij,Gij,Bij}

(4)

式中，cij代表黑色時(shí)為背景，非黑色時(shí)為對(duì)象，此時(shí)的顏色緩沖區(qū)中非黑色像素所連成的區(qū)域就是當(dāng)前對(duì)象未被遮擋的部分在屏幕空間的投影(如圖4(d))。

圖4　深度緩沖區(qū)分割算法效果圖 Fig.4　Segmentation algorithm based on depth buffer

2.4　基于顏色緩沖區(qū)的輪廓線提取方法

基于顏色緩沖區(qū)Colour_buffer提取當(dāng)前建筑物模型的輪廓線的思路是將顏色緩沖區(qū)Colour_buffer轉(zhuǎn)換成二值圖像〈建筑物對(duì)象，背景〉，再基于該二值圖像追蹤目標(biāo)邊界。二值圖像上的邊界主要有兩類(lèi)基于像素的邊界和基于裂縫的邊界[18]。由于基于裂縫的邊界數(shù)據(jù)量較大，本文追蹤基于像素的邊界。

基于像素的邊界由邊界像素點(diǎn)構(gòu)成。邊界點(diǎn)包括兩種：4-邊界點(diǎn)和8-邊界點(diǎn)。4-邊界點(diǎn)與背景至少共享一條邊，8-邊界點(diǎn)與背景至少共享一條邊或一個(gè)頂點(diǎn)[19]。直接邊界是8-邊界點(diǎn)的集合而間接邊界是4-邊界點(diǎn)的集合[18]。對(duì)于同一目標(biāo)，間接邊界所包含的邊界點(diǎn)比直接邊界的要少。而且，對(duì)于某些8-連通區(qū)域，直接邊界無(wú)法閉合，或者閉合了但不是所希望的邊界。本文追蹤的目標(biāo)邊界是間接邊界。

基于像素的間接邊界追蹤算法主要分3個(gè)組成部分：尋找起始點(diǎn)、追蹤下一點(diǎn)以及終止條件。經(jīng)典的算法有：爬蟲(chóng)算法、Moore鄰域算法、輻射掃描算法及TP算法等[19]，但這些算法都不能夠追蹤帶洞目標(biāo)的內(nèi)部邊界。本文采用文獻(xiàn)[20]所設(shè)計(jì)的算法，通過(guò)標(biāo)記與外邊界相鄰的外邊界點(diǎn)OB和內(nèi)邊界相鄰的內(nèi)邊界點(diǎn)IB，找起始點(diǎn)，能夠追蹤帶洞目標(biāo)的內(nèi)外邊界及有多個(gè)連通區(qū)域的目標(biāo)的邊界；通過(guò)兩個(gè)連續(xù)鏈碼間的關(guān)系優(yōu)化下一點(diǎn)的追蹤序列；通過(guò)改善終止條件保持連通性。

2.5　輪廓線與側(cè)視地圖分塊匹配

建筑物輪廓線與側(cè)視地圖匹配是指建筑物輪廓線能夠與側(cè)視地圖上對(duì)應(yīng)的建筑物能夠在坐標(biāo)上吻合(圖5)。

圖5　建筑物輪廓線與側(cè)視地圖分塊匹配 Fig.5　The match between contours and by block

屏幕空間是視口范圍內(nèi)的有限矩形空間。以視口左上角為原點(diǎn)，視口寬為橫軸x，向右為正方向，視口高為縱軸y，向下為正方向建立屏幕坐標(biāo)系oxy(x∈[0，M-1],y∈[0，N-1])。

建筑物輪廓線的坐標(biāo)定義在一個(gè)屏幕坐標(biāo)系中，每個(gè)輪廓線分塊都有一個(gè)對(duì)應(yīng)的屏幕坐標(biāo)系，是一個(gè)局部坐標(biāo)系。

依據(jù)在分塊中的局部屏幕坐標(biāo)及所在分塊的行列號(hào)，就可將建筑物輪廓線統(tǒng)一在一個(gè)全局坐標(biāo)系下，再把側(cè)視地圖也統(tǒng)一到全局坐標(biāo)系下，就能實(shí)現(xiàn)建筑物輪廓線與側(cè)視地圖的匹配。定義第0行第0列分塊的左下角為全局坐標(biāo)系的原點(diǎn)，賦坐標(biāo)為(0,0)，分塊的水平方向?yàn)閄軸，向右為正方向，分塊的垂直方向?yàn)閅軸，向上為正方向，全局坐標(biāo)系的單位距離和屏幕坐標(biāo)系一樣都為一個(gè)像素。

將行列號(hào)為(i,j)的分塊內(nèi)輪廓線轉(zhuǎn)換至全局坐標(biāo)系下。首先，轉(zhuǎn)換每個(gè)分塊內(nèi)的建筑物輪廓線的邊界點(diǎn)的Y坐標(biāo)值y，用(N-1-y)代替原來(lái)的y值。因?yàn)槠聊蛔鴺?biāo)系的縱軸方向是向下的，而全局坐標(biāo)系的縱軸方向是向上的。然后，每個(gè)分塊內(nèi)的建筑物輪廓線的邊界點(diǎn)的坐標(biāo)值增加平移量(x0,y0)

(5)

通過(guò)兩個(gè)控制點(diǎn)對(duì)已經(jīng)存在的側(cè)視地圖進(jìn)行平移和縮放變換轉(zhuǎn)換至全局坐標(biāo)系下。

對(duì)于跨分塊的建筑物對(duì)象(如圖5中橢圓中的建筑物對(duì)象)，還必須將分塊拼接處虛假輪廓線(圖6)剔除。由于處理方法比較簡(jiǎn)單，本文不在此贅述。

圖6　剔除虛假輪廓線 Fig.6　Elimination of the false contours

3試驗(yàn)與分析

利用典型的武漢市三維城市模型數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)，并將提取的輪廓線與E都市地圖上人工交互提取的輪廓線進(jìn)行對(duì)比分析，驗(yàn)證了本文方法在建筑物輪廓線復(fù)雜、存在建筑群及建筑物間存在遮擋等情況下的有效性，并凸顯了對(duì)比人工交互式提取方法的優(yōu)越性。需要說(shuō)明的是，盡管由于模型生產(chǎn)者及生產(chǎn)時(shí)間不同，導(dǎo)致本文所利用的武漢市三維城市模型和E都市的三維城市模型存在差異，且也沒(méi)能獲知E都市確切的投影參數(shù)，但只要對(duì)比雙方都符合：①建筑物輪廓線復(fù)雜(圖7)；②存在建筑群(圖8)；③建筑物間存在遮擋(圖9)就能達(dá)到對(duì)比目的，并不強(qiáng)制要求雙方的模型或投影參數(shù)完全一致。而且，本文提出的自動(dòng)提取側(cè)視地圖中建筑物輪廓線的方法不受三維城市模型和投影參數(shù)的限制。

圖7　單體建筑輪廓線效果對(duì)比 Fig.7　The Contour of individual building

圖8　建筑群輪廓線效果對(duì)比 Fig.8　Contour of groups of buildings

圖9　遮擋處理效果對(duì)比 Fig.9　Contour with occlusion

如圖7(a)所示，是E都市地圖上人工交互提取的輪廓線，輪廓線粗糙，忽略很多細(xì)節(jié)，例如拐角處(橢圓內(nèi))。采用本文方法提取的單體建筑輪廓線如圖7(b)所示，輪廓線更加精細(xì)，準(zhǔn)確。如圖8(a)所示，E都市地圖上人工交互提取的建筑群輪廓線將不屬于該建筑群的像素點(diǎn)(橢圓內(nèi))包圍其內(nèi)。而利用本文方法提取建筑群輪廓線如圖8(b)所示。如圖9(a)所示，E都市手工提取的建筑物輪廓線遮擋處理效果很不理想，將屬于遮擋建筑物的像素點(diǎn)包含在輪廓線內(nèi)(左邊橢圓內(nèi))，而部分像素點(diǎn)卻沒(méi)能包含在輪廓線內(nèi)。圖9(b)中輪廓線，是利用本文方法對(duì)建筑物輪廓線進(jìn)行遮擋處理后的效果，可以看出，被遮擋建筑物和遮擋建筑物之間邊界準(zhǔn)確程度很高。

4結(jié)語(yǔ)

本文提出的自動(dòng)提取建筑物輪廓線的方法能夠改善目前人工交互提取成本高昂、效率低下且精細(xì)程度和準(zhǔn)確程度不高的現(xiàn)狀。該方法可以推廣至其他地物。對(duì)于存在三維城市模型且待生產(chǎn)側(cè)視地圖的城市，利用本文方法可以在生產(chǎn)側(cè)視地圖的同時(shí)提取建筑物輪廓線,而對(duì)現(xiàn)有的側(cè)視地圖，只要知曉生產(chǎn)側(cè)視地圖時(shí)的投影參數(shù)就可以。

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(責(zé)任編輯：宋啟凡)

修回日期： 2015-05-15

First author： ZHU Yuanyuan(1989—)，female，postgraduate，majors in 3D GIS.

E-mail： Zhuyuanyuan1989@whu.edu.cn