Wavelet based buildings segmentation in airborne laser scanning data set

In the recent years three-dimensional buildings modelling based on an raw airborne laser scanning point clouds, became an important issue. A significant step towards 3D modelling is buildings segmentation in laser scanning data. For this purpose an algorithm, based on the multi-resolution analysis in wavelet domain, is proposed in the paper. The proposed method concentrates only on buildings, which have to be segmented. All other objects and terrain surface have to be removed. The algorithm works on gridded data. The wavelet-based segmentation proceeds in the following main steps: wavelet decomposition up to appropriately chosen level, thresholding on the chosen and adjacent levels, removal of all coefficients in the so-called influence pyramid and wavelet reconstruction. If buildings on several scaling spaces have to be segmented, the procedure should be applied iteratively. The wavelet approach makes the procedure very fast. However, the limitation of the proposed procedure is its scale-based distinction between objects to be segmented and the rest.

W ostatnich latach ważnym zagadnieniem staje się trójwymiarowe modelowania budynków w oparciu o dane lotniczego skaningu laserowego. Istotnym krokiem na drodze dochodzenia do trójwymiarowego modelu jest segmentacja budynków w zbiorze danych skaningowych. W tym celu zaproponowano w pracy algorytm bazujący na analizie wielorozdzielczej danych w dziedzinie falkowej. Proponowana metoda koncentruje się wyłącznie na budynkach, które podlegają segmentacji. Wszystkie inne obiekty oraz powierzchnia terenu są usuwane. Algorytm działa na danych opartych o regularna siatkę. Segmentacja oparta o analizę falkową przebiega w następujących krokach głównych: falkowa dekompozycja aż do odpowiednio wybranego poziomu (wybranej skali), progowanie na wybranym i sąsiednich poziomach, usuniecie wszystkich współczynników dekompozycji w obrębie tak zwanej piramidy wpływu i rekonstrukcja falkowa sygnału. Jeśli budynki podlegające segmentacji występują na kilku skalach opisana procedurę należy zastosować iteracyjnie. Algorytm opary o analizę falkową charakteryzuje się dużą szybkością. Jednakże ograniczeniem proponowanej metody jest rozróżnialność obiektów podlegających segmentacji od reszty na tym samym poziomie - tej samej skali.