建筑物三維模型重建的方法與實(shí)現(xiàn)

建筑物三維模型重建的方法與實(shí)現(xiàn)第1頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一一、研究背景二、建筑物表面的數(shù)據(jù)獲取

三、建筑物初始模型的建立四、建筑物三角網(wǎng)格化簡(jiǎn)

五、紋理修補(bǔ)技術(shù)六、總結(jié)第2頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一一、研究背景二、建筑物表面的數(shù)據(jù)獲取

三、建筑物初始模型的建立四、建筑物三角網(wǎng)格化簡(jiǎn)

五、紋理修補(bǔ)技術(shù)六、總結(jié)第3頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一研究背景建筑物三維模型重建以與大連泰康公司合作的三維游戲?yàn)楸尘?，?duì)客觀存在的建筑物用計(jì)算機(jī)進(jìn)行真實(shí)的三維重建，增強(qiáng)游戲的真實(shí)感。應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)字城市數(shù)字考古虛擬現(xiàn)實(shí)數(shù)字娛樂(lè)第4頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一研究背景建筑物三維模型重建基于圖片基于激光掃描數(shù)據(jù)

第5頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一一、課題研究背景二、建筑物表面的數(shù)據(jù)獲取

三、建筑物初始模型的建立四、建筑物三角網(wǎng)格化簡(jiǎn)

五、目標(biāo)物體移除與紋理修補(bǔ)技術(shù)六、總結(jié)第6頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)系統(tǒng)的組成：激光掃描儀

(1)橫向：系統(tǒng)相對(duì)定位數(shù)據(jù)

(2)縱向：建筑物表面模型數(shù)據(jù)數(shù)碼攝像機(jī)：建筑物表面紋理數(shù)據(jù)GPS全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)：系統(tǒng)全局定位數(shù)據(jù)傾角測(cè)量?jī)x：道路坡度信息第7頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一一、研究背景二、建筑物表面的數(shù)據(jù)獲取

三、建筑物初始模型的建立

四、建筑物三角網(wǎng)格化簡(jiǎn)

五、紋理修補(bǔ)技術(shù)六、總結(jié)第8頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一建筑物初始模型的建立三維空間點(diǎn)云的建立三維點(diǎn)云預(yù)處理生成初始網(wǎng)格模型第9頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一建筑物初始模型的建立三維空間點(diǎn)云的建立掃描匹配方法——相對(duì)定位GPS校正法——全局定位三維點(diǎn)云預(yù)處理生成初始網(wǎng)格模型第10頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一建筑物初始模型的建立三維空間點(diǎn)云的建立三維點(diǎn)云預(yù)處理建筑物表面反射率低導(dǎo)致激光信號(hào)弱。掃描儀的固有誤差。樹(shù)木、行人或車輛的遮擋。生成初始網(wǎng)格模型第11頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一三維點(diǎn)云預(yù)處理作用：消除噪聲干擾方法：濾波優(yōu)化：消除噪聲，提取背景層。平滑處理：平滑表面。第12頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一三維點(diǎn)云預(yù)處理作用：消除噪聲干擾方法：濾波優(yōu)化：消除噪聲，提取背景層。平滑處理：平滑表面。第13頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一建筑物初始模型的建立三維空間點(diǎn)云的建立三維點(diǎn)云預(yù)處理生成初始網(wǎng)格模型

Rapidform三維空間點(diǎn)云處理軟件。第14頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一一、研究背景二、建筑物表面的數(shù)據(jù)獲取

三、建筑物初始模型的建立四、建筑物三角網(wǎng)格化簡(jiǎn)

五、目標(biāo)物體移除與紋理修補(bǔ)技術(shù)六、總結(jié)第15頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一建筑物三角網(wǎng)格化簡(jiǎn)作用：在盡可能保持原始模型特征的情況下，最大限度地減少原始模型的三角形和頂點(diǎn)的數(shù)目。頂點(diǎn)最少原則誤差最小原則目前現(xiàn)行方法在樓體表面網(wǎng)格化簡(jiǎn)上的比較。

1.最短邊優(yōu)先化簡(jiǎn)

2.基于法向的網(wǎng)格化簡(jiǎn)

3.邊折疊法第16頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一最短邊優(yōu)先化簡(jiǎn)方法：排序網(wǎng)格中所有的邊長(zhǎng)，用堆來(lái)存儲(chǔ)。依次刪除邊長(zhǎng)最小的邊，直到達(dá)到預(yù)期的三角形數(shù)目。缺點(diǎn)：容易丟失局部區(qū)域的框架結(jié)構(gòu)。下圖為從22011個(gè)三角形化簡(jiǎn)到4201個(gè)三角形的效果。第17頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一基于法向的網(wǎng)格化簡(jiǎn)化簡(jiǎn)依據(jù)平面區(qū)域：平面區(qū)域的多邊形應(yīng)合并成較大的多邊形。陡邊：相鄰的兩個(gè)多邊形的二面角小于一定閾值的邊。凸點(diǎn)：曲率較大的頂點(diǎn)。下圖是從22011個(gè)三角形化簡(jiǎn)到4228個(gè)三角形的效果。第18頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一邊折疊法點(diǎn)到平面距離的平方和作為誤差度量。選取兩頂點(diǎn)距離小于一定閾值的點(diǎn)對(duì)，并計(jì)算兩點(diǎn)對(duì)之間的代價(jià)函數(shù)。根據(jù)代價(jià)值由小到大的順序進(jìn)行化簡(jiǎn)。第19頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一邊折疊法根據(jù)上述方法，22011個(gè)三角形最終被化簡(jiǎn)為4923個(gè)三角形。盡管效果較前兩種算法有很大提高，但是網(wǎng)格的數(shù)目也多了近1000個(gè)。第20頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一邊折疊法改進(jìn)將邊折疊后生成的新三角形的形態(tài)質(zhì)量因子引入到折疊代價(jià)函數(shù)的計(jì)算當(dāng)中，限制狹長(zhǎng)三角形的產(chǎn)生，避免模型視覺(jué)特征的急劇改變。改進(jìn)后局部特征得到很好的保留，并且網(wǎng)格數(shù)目可縮小到4020個(gè)。第21頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一一、研究背景二、建筑物表面的數(shù)據(jù)獲取

三、建筑物初始模型的建立四、建筑物三角網(wǎng)格化簡(jiǎn)

五、紋理修補(bǔ)技術(shù)

六、總結(jié)第22頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一紋理修補(bǔ)目的：

在采集到的紋理圖片中移除建筑物前的遮擋物體，并用適當(dāng)?shù)募y理填充。方法：對(duì)要移除的遮擋物進(jìn)行提取對(duì)該目標(biāo)區(qū)域沿輪廓線逐樣本塊進(jìn)行修補(bǔ)。第23頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一修補(bǔ)過(guò)程定義目標(biāo)塊p的優(yōu)先級(jí)為其中為信任項(xiàng)，為數(shù)據(jù)項(xiàng)，表達(dá)式如下：設(shè)目標(biāo)塊具有最高優(yōu)先級(jí),記是源區(qū)域中與最相似的源塊。相似性的判斷方法如下：

第24頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一紋理修補(bǔ)修補(bǔ)結(jié)果存在問(wèn)題：輪廓點(diǎn)的等照度線方向造成線性結(jié)構(gòu)無(wú)限繁殖。對(duì)每一個(gè)需填充目標(biāo)塊，在確定源塊的過(guò)程中都需要對(duì)源區(qū)域進(jìn)行全局搜索，大大影響了算法的效率。第25頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一紋理修補(bǔ)改進(jìn)方法流程圖濾波圖像分割確定最大優(yōu)先權(quán)的修補(bǔ)塊鄰域搜索分段填充重新分段更新自信度提取填充新的邊緣退出開(kāi)始否是第26頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20日，星期一紋理修補(bǔ)基于多幅圖像的紋理修補(bǔ)方法第27頁(yè)，共29頁(yè)，2023年，2月20