Automatic Detection of Building Contours using a small format digital camera and LIDAR data
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2006 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Boletim de Ciências Geodésicas |
Texto Completo: | https://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/7240 |
Resumo: | This work presents a methodology to automatically extract 2D building contours from the integration between a small format digital camera image and laser scanning raw data. The external image orientation and internal camera orientation parameters are assumed to be known. As a common space to integrate information from both sources it is used the image space without distortion. To remove systematic errors in the original image, the Newton-Raphson iterative method for simultaneous equation is used in a resampling process to this space. At this step, allthe pixels have color and altitude associated information. The RGB color values are transformed to (almost isotropic) CIELUV color space and the image is segmented according to these values, by mean shift algorithm. The forward steps filter the gotten segments, using colors (to remove green vegetation), medium altitude of a region comparing it with the altitude of its neighbours (to preserve high regions), and polygonal simplification degree (Douglas-Peucker), attempting to detect linear features. Several experiments realized over a Centro Politécnico - UFPR area, inCuritiba/PR, are discussed, with good results for isolated buildings. |
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Automatic Detection of Building Contours using a small format digital camera and LIDAR dataDETECÇÃO AUTOMÁTICA DE CONTORNOS DE EDIFICAÇÕES UTILIZANDO IMAGEM GERADA POR CÂMARA DIGITAL DE PEQUENO FORMATO E DADOS LIDARMonorestituição; erros sistemáticos; processamento digital de imagens; Monoplotting; systematic errors; digital image processingThis work presents a methodology to automatically extract 2D building contours from the integration between a small format digital camera image and laser scanning raw data. The external image orientation and internal camera orientation parameters are assumed to be known. As a common space to integrate information from both sources it is used the image space without distortion. To remove systematic errors in the original image, the Newton-Raphson iterative method for simultaneous equation is used in a resampling process to this space. At this step, allthe pixels have color and altitude associated information. The RGB color values are transformed to (almost isotropic) CIELUV color space and the image is segmented according to these values, by mean shift algorithm. The forward steps filter the gotten segments, using colors (to remove green vegetation), medium altitude of a region comparing it with the altitude of its neighbours (to preserve high regions), and polygonal simplification degree (Douglas-Peucker), attempting to detect linear features. Several experiments realized over a Centro Politécnico - UFPR area, inCuritiba/PR, are discussed, with good results for isolated buildings.Este trabalho apresenta uma metodologia para detectar contornos de edificaçõesautomaticamente, a partir da integração de imagem tomada por câmara digital não fotogramétrica com dados de varredura LASER. Assume-se o conhecimento da orientação exterior da imagem e orientação interior da câmara. Como espaçocomum de trabalho, das informações provenientes da imagem e dos dados LASER, usa-se o espaço-imagem, isento de distorções relativas à câmara digital não fotogramétrica. Para a remoção dos erros sistemáticos, contidos na imagem original, emprega-se o método iterativo de Newton-Raphson para sistemas de equações,corrigindo a imagem. Essa imagem é segmentada, segundo suas cores, no espaço de cores CIELUV, via algoritmo de deslocamento pela média (mean shift). Realiza-se, a seguir, uma avaliação dos segmentos gerados, segundo propriedades como tons de verde (removendo vegetação), altitude média de regiões frente a regiões vizinhas (preservando regiões altas), e grau de simplificação do polígono envolvente (usando o algoritmo de Douglas-Peucker), sempre com objetivo de identificar feiçõesretilíneas (edificações potenciais). Diversos experimentos realizados sobre área do Centro Politécnico - UFPR, em Curitiba/PR, são discutidos, com resultados promissores para edificações isoladas.Boletim de Ciências GeodésicasBulletin of Geodetic Sciences2006-12-31info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/7240Boletim de Ciências Geodésicas; Vol 12, No 2 (2006)Bulletin of Geodetic Sciences; Vol 12, No 2 (2006)1982-21701413-4853reponame:Boletim de Ciências Geodésicasinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRporhttps://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/7240/5178Machado, Alvaro Muriel LimaMitishita, Edson A.info:eu-repo/semantics/openAccess2007-01-17T15:52:32Zoai:revistas.ufpr.br:article/7240Revistahttps://revistas.ufpr.br/bcgPUBhttps://revistas.ufpr.br/bcg/oaiqdalmolin@ufpr.br|| danielsantos@ufpr.br||qdalmolin@ufpr.br|| danielsantos@ufpr.br1982-21701413-4853opendoar:2007-01-17T15:52:32Boletim de Ciências Geodésicas - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false |
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