三维建筑模型的规则化重构方法

基于无人机照片的倾斜摄影测量技术能够快速重建大量三维建筑模型;但这些模型数据量大、噪声多,极大阻碍了在智慧城市中的应用.针对倾斜摄影测量重建的三维建筑模型屋顶重建精度较高的特点,提出一种基于屋顶轮廓线的三维建筑模型规则化重构方法.首先分割屋顶并提取屋顶的外轮廓线;接着通过改进的平面拟合提取屋顶的内轮廓线;然后由屋顶内外轮廓线进一步拟合出屋顶平面几何基元;最后,针对屋顶中太阳能、烟囱等的非平面部分,进行补充规则化处理,重构出数据小、噪声少的三维建筑模型.本文方法能够将三维建筑模型自动地重构为规则的建筑体,不依赖用户交互和先验信息.大量实验证明了本文方法的有效性、高效性和鲁棒性.

基于镂空标志的保结构增强现实标志隐藏方法

标志是室内增强现实应用中广泛使用的相机定标辅助工具,但标志的出现降低了虚实融合的真实感,极大地影响了增强现实画面的和谐度.基于图像修复的标志隐藏方法能够修复去除标志后的画面空洞,但大面积的图像修复往往难以无缝衔接背景的结构特征.为此,设计了一种镂空标志,将传统标志中与定标无关的区域镂空,以减少图像修复区域的面积;并提出一种基于镂空标志的增强现实标志隐藏方法,充分利用镂空标志镂空区域中的背景结构信息,通过一种先修复结构再修复其他区域的保结构图像修复方法,达到快速、无缝的标志隐藏效果.通过ARToolKit增强现实平台和自建测试背景进行实验,结果表明,增强现实标志隐藏方法修复误差小且不影响摄像机的定标精度,弥补了现有方法因大面积图像修复所导致的破坏背景结构特征的不足.

三维城市场景中的小物体检测

三维目标检测是三维城市场景语义分析的关键环节,但是现有的目标检测方法主要关注诸如建筑、道路等较大的物体,对路灯、井盖等小物体的检测误差较大。为此,提出了一种多视图的三维城市场景小物体检测方法,在倾斜摄影的基础上结合精准三维定位方法,提高了三维城市场景中小物体检测的精度。首先在无人机原片上利用深度学习方法检测城市小物体,然后将这些图像检测结果反投影到三维城市模型上,并通过聚类得到最终的三维检测结果。实验结果表明,所提方法能够在倾斜摄影测量得到的大规模三维城市模型上自动检测井盖、窗户等城市小物体,不受视线遮挡的影响,相对于正射图上的物体检测具有较高的准确性和稳定性。