真三維實景模型重建系統(tǒng)

用于海量影像自動化三維實景建模的并行軟件系統(tǒng)。 2100433B

數(shù)據(jù)輸入： （1）軟件處理能力（輸入像素數(shù)量）無數(shù)據(jù)量限制； （2）軟件可以接受多種硬件采集的原始數(shù)據(jù)，可把這些數(shù)據(jù)還原成連續(xù)真實的三維模型； （3）支持以下常見數(shù)字影像輸入格式，及品牌數(shù)碼相機原生RAW格式； （4）EXIF元信息自動讀??； （5）控制點編輯； 處理過程： （1）基于圖形用戶界面，進行數(shù)據(jù)輸入輸出和完整處理流程的管理； （2）軟件計算過程無需人工干預(yù)，能輸出高分辨率的帶有真實紋理的三角網(wǎng)格模型； （3）軟件能良好地支持無GPS以及地面控制點數(shù)據(jù)等結(jié)合處理； （4）支持輸出模型至第三方工具進行人工修飾； （5）任務(wù)序列管理與監(jiān)控； （6）軟件支持主從式分布式運算； （7）支持重建輔助； 輸出成果： （1）可生成并輸出帶有多細節(jié)層次和分頁優(yōu)化的三維模型數(shù)據(jù)，支持方便地導(dǎo)入多種主流三維GIS應(yīng)用平臺； （2）支持LAS格式的稠密三維點云成果輸出； （3）支持輸出TDOM、DSM成果，TIFF/Geo TIFF、ESRI ASCII raster/ASC、XYZ等格式。

第1章 緒論 1

1.1 概述 3

1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及趨勢 5

1.2.1 建筑物模型三維重建概述 6

1.2.2 基于影像點云的建筑物場景三維重建 7

1.2.3 基于LiDAR點云的建筑物提取和三維重建 11

1.2.4 融合影像和LiDAR點云的建筑物提取和三維重建 21

1.2.5 小結(jié) 24

1.3 本書主要研究內(nèi)容 26

1.3.1 基于線元分割的建筑物快速檢測 27

1.3.2 基于RANSAC及層次拓撲圖的建筑物三維重建 28

1.3.3 基于圖割及全局優(yōu)化的建筑物三維重建方法 29

1.4 本書的組織結(jié)構(gòu) 30

第2章 基于線元分割的建筑物快速檢測 33

2.1 基于交叉線元分割的平面提取 35

2.1.1 點的規(guī)則格網(wǎng)索引 35

2.1.2 道格拉斯分割 36

2.1.3 種子線的選擇 37

2.1.4 區(qū)域增長 38

2.1.5 結(jié)果與分析 39

2.2 非平面點的分割 41

2.2.1 Meanshift點云分割 41

2.2.2 部分非平面點分割結(jié)果 44

2.2.3 結(jié)果與分析 44

2.3 面向?qū)ο蠓诸惖某跏冀ㄖ锏奶崛?45

2.3.1 基于圖割的平面分類 45

2.3.2 結(jié)果與分析 51

2.4 多特征的建筑物提取優(yōu)化 52

2.4.1 特征提取 52

2.4.2 建筑物的精確提取 57

2.4.3 結(jié)果與分析 59

2.5 本章小結(jié) 62

第3章 基于隨機采樣一致性及層次拓撲圖的建筑物三維重建 63

3.1 基于加權(quán)隨機采樣一致性的屋頂面片分割 65

3.1.1 隨機采樣一致性算法的原理 65

3.1.2 基于隨機采樣一致性的屋頂面片分割算法 67

3.1.3 改進的加權(quán)隨機采樣一致性算法 75

3.1.4 面片分割試驗與分析 83

3.1.5 小結(jié) 96

3.2 模型關(guān)鍵特征檢測與規(guī)則化 97

3.2.1 模型關(guān)鍵特征檢測 97

3.2.2 邊界規(guī)則化與整體調(diào)整 104

3.2.3 小結(jié) 108

3.3 基于層次拓撲樹的漸進式屋頂拓撲構(gòu)建 109

3.3.1 面片拓撲圖的原理 109

3.3.2 基于拓撲圖的屋頂拓撲識別及其困難 111

3.3.3 層次拓撲樹的原理及構(gòu)建 114

3.3.4 結(jié)果與分析 124

3.3.5 小結(jié) 128

3.4 實體模型生成與完整性檢測 128

3.4.1 模型缺陷及現(xiàn)有改正方法 129

3.4.2 基于模型完整性的缺陷檢測與修復(fù) 130

3.4.3 模型重建結(jié)果與精度分析 136

3.4.4 小結(jié) 145

3.5 本章小結(jié) 146

第4章 基于圖割及全局優(yōu)化的建筑物三維重建 147

4.1 圖割優(yōu)化的理論基礎(chǔ) 149

4.1.1 概述 149

4.1.2 圖割理論基礎(chǔ) 149

4.1.3 圖割多標號優(yōu)化原理 154

4.1.4 小結(jié) 160

4.2 基于圖割多標號優(yōu)化的建筑物L(fēng)iDAR點云面片分割 160

4.2.1 概述 160

4.2.2 基于圖割全局優(yōu)化的多平面模型擬合 163

4.2.3 基于圖割多標號優(yōu)化的建筑物面片分割 165

4.2.4 結(jié)果與分析 168

4.2.5 小結(jié) 180

4.3 基于建筑物面片和復(fù)形結(jié)構(gòu)的三維空間劃分 180

4.3.1 概述 180

4.3.2 二叉空間劃分空間二分算法 182

4.3.3 復(fù)形與空間劃分 184

4.3.4 基于建筑物分割面片的點云三維空間劃分 187

4.3.5 結(jié)果與分析 189

4.3.6 小結(jié) 192

4.4 基于圖割二值標號的建筑物L(fēng)iDAR點云三維重建 193

4.4.1 概述 193

4.4.2 基于圖割二值標號的建筑物點云三維重建 195

4.4.3 結(jié)果與分析 203

4.4.4 小結(jié) 212

4.5 本章小結(jié) 213

第5章 結(jié)論與展望 215

5.1 結(jié)論 217

5.1.1 基于線元分割的建筑物快速檢測 217

5.1.2 基于隨機采樣一致性及層次拓撲圖的建筑物三維重建 217

5.1.3 基于圖割及全局優(yōu)化的建筑物三維重建方法 218

5.2 展望 219

5.2.1 基于深度學(xué)習(xí)的整體認知 219

5.2.2 結(jié)合影像的細節(jié)結(jié)構(gòu)識別 220

參考文獻 221 2100433B

三維重建是計算機視覺中公認的難題，本項目使用CAD模型來提高三維重建的精度、穩(wěn)健性和速度的思路，圍繞著空間曲線和曲面的三維重建和匹配開展了以下五個方面的研究：1）基于高曲率點和拐點分割的空間曲線三維重建方法研究；2）基于B樣條和NURBS表示的空間自由曲線三維重建方法研究；3）基于單幀圖像的有源曲面仿射重建；4）三維離散數(shù)據(jù)的匹配與重建；5）基于迭代最近點的數(shù)據(jù)擬合方法。曲線和曲面是構(gòu)成物體幾何的基本要素，對它們?nèi)S重建和匹配的研究必然能夠促進對整個物體幾何結(jié)構(gòu)三維重建和識別的研究，在視覺領(lǐng)域里具有非常重要的研究價值和意義，而我們提出的基于CAD模型的方法，為解決這些問題提供了一條有效的途徑。 2100433B

本書是“十二五”973項目“高分辨率遙感數(shù)據(jù)精處理和空間信息智能轉(zhuǎn)化的理論與方法”課題四“高分辨率遙感影像的自然地表與人工地物三維重建”的部分研究成果總結(jié)，內(nèi)容涉及機載LiDAR點云中建筑物的快速檢測、建筑物點云的面片提取、建筑物拓撲重建與修正等建筑物三維模型重建相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)。本書既有對傳統(tǒng)方法（如基于交叉線元的建筑物點快速提取、面向點云分割的加權(quán)RANSAC方法）的改進，也有自主創(chuàng)新的全新方法（如基于多標記優(yōu)化的點云分割方法和基于空間切分圖割優(yōu)化的拓撲重建方法）。