Ajustement de surfaces paramétriques sur nuages de points

National audienceL'ajustement d'un maillage surfacique comme modèle géométrique sur un nuage de points est une étape courante dans les applications utilisant ce genre de données. Nous nous intéressons ici à l'ajustement de ces surfaces sur des acquisition d'objets artificiels, dans le but de retrouver leur structure au sein d'un nuage de points éventuellement bruité où comprenant des don-nées non pertinentes (ou valeurs aberrantes). Bien que ce problème et la méthode proposée restent très généraux, nous nous intéressons tout particulièrement au cas de modèles de toits ajustés sur des données LIDAR aériennes. Tandis que la plupart des méthodes utilisées jusqu'à présent se concentrent sur la reconstruction puis la combinaison d'objets géométriques simples, nous proposons une méthode considérant le problème comme un unique problème d'optimisation contraint, et exposons une méthode efficace pour sa résolution. Plus précisément, nous définissons une fonction de distance qui sera numériquement mini-misée de façon à faire correspondre le modèle surfacique et le nuage de points. Comme la convergence vers le minimum global n'est pas garantie, nous proposons également une évaluation de la méthode en fonction de la position initiale et de la qualité du nuage de points

Reconnaissance de bâtiments à partir de nuages de points 3D

Digitization of real-world objects is increasingly used in fields such as urban planning, architecture, disaster management, and homeland security. Acquisition tools such as Light Detection and Ranging (LiDAR) airborne scanners are used to produce digital representations of entire cities in the form of 3D point clouds sampling the surfaces of objects in the environment. Despite the high degree of maturity reached by the digitizing techniques, efficient computing solutions for pre-processing and reconstruction from these measurements are scarce and poorly adapted to the complexity of the environment (complex structures of buildings and entire cities). Today, the process of creating a digital model from these data is time-consuming, tedious, and essentially manual. In this reverse engineering process, the human operator manually draws the elements of the 3D model as close as possible to the point cloud. Although significant efforts have been made to develop automatic and semi-automatic methods, which are currently appearing on the market, no solution proposed so far meets all industrial requirements in terms of precision, accuracy and efficiency. Indeed, the reconstruction of 3D building models is a complex task that requires a workflow composed of several processing steps such as classification, contour extraction, segmentation, feature recognition, hypothesis generation and verification, geometric modeling and construction, adjustment and refinement. In addition, the reconstructed models must meet a number of structural constraints (flatness of roof segments, horizontal roof edges, symmetry, etc.). Despite the knowledge gained, there are still a significant number of unsolved problems arising from : data gaps (due to occlusions or unwanted reflections and absorptions) ; noise and outliers ; limited resolution and variable point density ; high variability and complexity of building shapes in urban areas, to name a few. In this work, we address the particular problem of constructing (creating) polygonal 3D roof models from previously classified LIDAR point data.La numérisation d'objets réels est de plus en plus utilisée dans des domaines tels que l'urbanisme, l'architecture, la gestion des catastrophes et la sécurité intérieure. Des outils d'acquisition tels que les scanners aériens de détection et de télémétrie par la lumière (LiDAR) permettent de produire des représentations numériques de villes entières sous la forme de nuages de points 3D échantillonnant les surfaces des objets dans l'environnement. Malgré le haut degré de maturité atteint par les techniques de numérisation, les solutions informatiques efficaces pour le prétraitement et la reconstruction à partir de ces mesures sont rares et mal adaptées à la complexité de l'environnement. Aujourd'hui, le processus de création d'un modèle numérique à partir de ces données est long, fastidieux et essentiellement manuel. Dans ce processus de rétroconception, l'opérateur humain dessine manuellement les éléments du modèle 3D au plus près du nuage de points.Bien que des efforts importants aient été déployés pour développer des méthodes automatiques et semi-automatiques, qui apparaissent actuellement sur le marché, aucune solution proposée jusqu'à présent ne répond à toutes les exigences industrielles en termes de précision, d'exactitude et d'efficacité. En effet, la reconstruction de modèles de bâtiments en 3D est une tâche complexe qui nécessite un flux de travail composé de plusieurs étapes de traitement telles que la classification, l'extraction de contours, la segmentation, la reconnaissance de caractéristiques, la génération et la vérification d'hypothèses, la modélisation et la construction géométriques, l'ajustement et le raffinement. De plus, les modèles reconstruits doivent respecter un certain nombre de contraintes structurelles (planéité des segments de toit, arêtes de toit horizontales, symétrie, etc. Malgré les connaissances acquises, il existe encore un nombre important de problèmes non résolus provenant de : lacunes dans les données (dues à des occlusions ou à des réflexions et absorptions indésirables) ; bruit et valeurs aberrantes ; résolution limitée et densité de points variable ; grande variabilité et complexité des formes de bâtiments dans les zones urbaines, pour n'en nommer que quelques-uns. Dans ce travail, nous abordons le problème particulier de la construction (création) de modèles de toit 3D polygonaux à partir de données ponctuelles LIDAR préalablement classées

Buildings recognition from 3D point clouds

La numérisation d'objets réels est de plus en plus utilisée dans des domaines tels que l'urbanisme, l'architecture, la gestion des catastrophes et la sécurité intérieure. Des outils d'acquisition tels que les scanners aériens de détection et de télémétrie par la lumière (LiDAR) permettent de produire des représentations numériques de villes entières sous la forme de nuages de points 3D échantillonnant les surfaces des objets dans l'environnement. Malgré le haut degré de maturité atteint par les techniques de numérisation, les solutions informatiques efficaces pour le prétraitement et la reconstruction à partir de ces mesures sont rares et mal adaptées à la complexité de l'environnement. Aujourd'hui, le processus de création d'un modèle numérique à partir de ces données est long, fastidieux et essentiellement manuel. Dans ce processus de rétroconception, l'opérateur humain dessine manuellement les éléments du modèle 3D au plus près du nuage de points. Bien que des efforts importants aient été déployés pour développer des méthodes automatiques et semi-automatiques, qui apparaissent actuellement sur le marché, aucune solution proposée jusqu'à présent ne répond à toutes les exigences industrielles en termes de précision, d'exactitude et d'efficacité. En effet, la reconstruction de modèles de bâtiments en 3D est une tâche complexe qui nécessite un flux de travail composé de plusieurs étapes de traitement telles que la classification, l'extraction de contours, la segmentation, la reconnaissance de caractéristiques, la génération et la vérification d'hypothèses, la modélisation et la construction géométriques, l'ajustement et le raffinement. De plus, les modèles reconstruits doivent respecter un certain nombre de contraintes structurelles (planéité des segments de toit, arêtes de toit horizontales, symétrie, etc. Malgré les connaissances acquises, il existe encore un nombre important de problèmes non résolus provenant de : lacunes dans les données (dues à des occlusions ou à des réflexions et absorptions indésirables) ; bruit et valeurs aberrantes ; résolution limitée et densité de points variable ; grande variabilité et complexité des formes de bâtiments dans les zones urbaines, pour n'en nommer que quelques-uns. Dans ce travail, nous abordons le problème particulier de la construction (création) de modèles de toit 3D polygonaux à partir de données ponctuelles LIDAR préalablement classées.Digitization of real-world objects is increasingly used in fields such as urban planning, architecture, disaster management, and homeland security. Acquisition tools such as Light Detection and Ranging (LiDAR) airborne scanners are used to produce digital representations of entire cities in the form of 3D point clouds sampling the surfaces of objects in the environment. Despite the high degree of maturity reached by the digitizing techniques, efficient computing solutions for pre-processing and reconstruction from these measurements are scarce and poorly adapted to the complexity of the environment (complex structures of buildings and entire cities). Today, the process of creating a digital model from these data is time-consuming, tedious, and essentially manual. In this reverse engineering process, the human operator manually draws the elements of the 3D model as close as possible to the point cloud. Although significant efforts have been made to develop automatic and semi-automatic methods, which are currently appearing on the market, no solution proposed so far meets all industrial requirements in terms of precision, accuracy and efficiency. Indeed, the reconstruction of 3D building models is a complex task that requires a workflow composed of several processing steps such as classification, contour extraction, segmentation, feature recognition, hypothesis generation and verification, geometric modeling and construction, adjustment and refinement. In addition, the reconstructed models must meet a number of structural constraints (flatness of roof segments, horizontal roof edges, symmetry, etc.). Despite the knowledge gained, there are still a significant number of unsolved problems arising from : data gaps (due to occlusions or unwanted reflections and absorptions) ; noise and outliers ; limited resolution and variable point density ; high variability and complexity of building shapes in urban areas, to name a few. In this work, we address the particular problem of constructing (creating) polygonal 3D roof models from previously classified LIDAR point data

Parametric Surface Fitting on Airborne Lidar Point Clouds for Building Reconstruction

International audienceSurface reconstruction is an essential step in most processing pipelines involving point clouds. By constructing a surfacic or volumetric model of the cloud, it is possible to infer large-scale semantic and geometric information required for most applications in computer graphics, simulation and virtual reality. Among the different types of point cloud and the variety of possible problems, we are interested in airborne Lidar data and the problem of building reconstruction for urban planning ranging from flood and light exposure simulation to virtual touristic visits. While most existing reconstruction methods are based on characteristic features extraction in point clouds such as planes, ridges, contours and their combination into a more complex model, we instead adopt a template-based approach relying on a library of complex primitives developed in an industrial context. This is formulated as a global fitting problem between a constrained triangulated mesh (our template) and the point cloud. More precisely, we design an energy function that takes into account the distance between both objects while integrating outliers rejection directly in our numerical optimization through the use of an M-estimator. This energy function being smooth everywhere, it can be efficiently minimized by quasi-Newtonian methods like the L-BFGS algorithm. We demonstrate the reliability of our approach on a collection of diverse roof models and several publicly available Lidar datasets, as well as its robustness and limits in function of initialization, point cloud quality and presence of outliers. By only fitting onto relevant points, this method allows a precise fitting as well as a correct outlier segmentation in a unique step, providing a reasonable initialization close to the barycenter of the cloud

Topological-based roof modeling from 3D point clouds

Automatic extraction of building roofs from remote sensing data is important for many applications including 3D city modeling, urban planning, disaster management, and simulations. In this paper, we propose an automatic workflow for roof reconstruction by polygonal models from classified high-density LIDAR data. Roof planes are initially delineated by a segmentation algorithm combining a robust Hough-based normal estimator and a region growing strategy. Then, each roof is modeled by a 2D a-shape mesh which is used to discover not only building outline but also all ridges defined by intersecting roof planes, without any geometrical calculations. The mesh directly encodes the topological relations between neighboring planes which allows us to build the final polygonal model straightforwardly. This topological approach makes our solution more simple and robust than existing methods which mostly extract the intersection lines by means of geometrical computations. Experimental results show that the proposed workflow offers a high success rate for extraction at plane level (94% completeness, 92.7% correctness, 90.8% quality) when LIDAR point density is sufficiently high