Modeling urban landscapes from point clouds: a generic approach

Florent Lafarge (1) , Clément Mallet (2)

1 ARIANA - Inverse problems in earth monitoring
2 MATIS - Méthodes d'Analyses pour le Traitement d'Images et la Stéréorestitution

We present a robust method for modeling cities from 3D-point data. Our algorithm provides a more complete description than existing approaches by reconstructing simultaneously buildings, trees and topographically complex grounds. A major contribution of our work is the original way of modeling buildings which guarantees a high generalization level while having semantized and compact representations. Geometric 3D-primitives such as planes, cylinders, spheres or cones describe regular roof sections, and are combined with mesh-patches that represent irregular roof components. The various urban components interact through a non-convex energy minimization problem in which they are propagated under arrangement constraints over a planimetric map. Our approach is experimentally validated on complex buildings and large urban scenes of millions of points and compare it to state-of-the-art methods.

Nous présentons une méthode robuste pour modéliser les villes à partir de nuages de points 3D. Notre algorithme fournit une description plus complète que les approches existantes en reconstruisant simultanément bâtiments, arbres et sols topographiquement complexes. Une des contributions importantes réside dans la manière originale de modéliser en 3D les bâtiments, garantissant un niveau de généralisation élevé tout en ayant une représentation compacte et sémantisée. Des primitive géométriques 3D telles que des plans, des cylindres, des sphères ou des cones décrivent les facettes de toit régulières. Elles sont combinées avec des parties de maillages qui représentent les composants de toits irréguliers. Les différents éléments urbains intéragissent au sein d'un problème de minimisation d'énergie non convexe dans lequel ils sont propagés sous des contraintes d'arrangement sur une carte planimétrique. L'approche est validée expérimentalement sur des bâtiments complexes et sur des scènes à grandes échelles contenant des millions de points, et comparée à des méthodes références.

Mots clés: Computer vision; 3D-geometry; shape representation; urban scenes; point data; energy minimization; Markov Random Fields

Domaines: Mathématique discrète [cs.DM]

Florent Lafarge, Clément Mallet. Modeling urban landscapes from point clouds: a generic approach. [Technical Report] RR-7612, 2011. ⟨inria-00590897⟩