基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维模型重建方法研究

根据建筑物点云的分布特征,提出一种机载LiDAR点云建筑物三维模型重建方法。首先,利用布料模拟滤波算法剔除地面点,实现包含建筑物点云在内的非地面点提取,并利用最大类间方差法提取建筑物点云;其次,使用Alpha Shape算法提取建筑物点云中边缘点,并规则化处理建筑物轮廓线,通过屋顶分割算法提取建筑物屋顶信息;最后,使用SharpGL工具进行建筑物三维模型重建。以某地级市某地区机载LiDAR点云数据为例进行实验,结果表明该方法进行建筑物三维模型重建具有较高的精度与效率,适用于城镇复杂区域建筑物三维模型重建。

利用地图与单影像进行建筑物三维重建的新途径

首先利用直接线性变换(DLT)、单影像空间后方交会确定影像方位元素的初值,然后利用影像上全部建 筑物的直线(特别是建筑物的铅垂线)来确定影像方位元素的精确值,以达到对多栋建筑物同时建模的目的。

模型导向的矩形建筑物三维重建

针对以航空影像为数据源的矩形建筑物半自动重建进行了研究。采用模型导向的方法,用CSG与B-Rep相结合描述的矩形体基本模型,提取航空影像中建筑物边缘线,人机交互建立建筑物的初始模型;将初始模型反投到影像上,根据建筑物边缘与模型投影线之间套合程度,通过基于广义点摄影测量理论的模型影像匹配算法计算建筑物的精确参数。该方法利用影像上的直线信息进行广义点平差,减少运算量,提高建模效率与建模精度。实验结果证明该方法有较高的准确性。

基于自顶向下方法的建筑物三维重建

三维重建是计算机视觉领域、遥感领域、摄影测量领域等研究的热点之一。自顶向下的重建方法从建筑物的整体结构出发,不容易受到噪声的干扰。为了对单幅高分辨率遥感图像中的建筑物进行准确重建,提出一种自顶向下的建筑物重建方法,在优化过程中,设计了新的转移核函数,使得优化过程既可以跳出局部最优,又可以达到较快的收敛速度。利用IKONOS上1m分辨率的遥感图像及近1m分辨率的仿真图像进行验证,实验结果表明,同时使用特殊转移核和基本转移核的自顶向下的方法能够更加准确地重建建筑物,重建结果要优于仅仅使用基本转移核的结果,并且由于使用了特殊的转移核,能跳出局部最优,具有很强的鲁棒性。

结合多源数据的城市级LOD1建筑物建模

真实准确的三维建筑物表达是实景三维中国建设的重要组成。针对大范围、高精度细节层次(LOD)建筑物模型工程建立的需求,充分利用丰富的遥感和地理信息数据资源,形成了一种结合多源数据构建LOD1建筑物模型的方法。首先,分析整合高分辨率立体航空影像和机载激光点云生成的地形数据,其次,基于二维矢量自动提取建筑物高度,对高度阈值超限的建筑物进行航测立体采集,最后,重建LOD1建筑物模型,对模型进行精度评价。实验表明,通过该方法生成了较为精确的北京市全市550余万栋建筑物LOD1模型,高程中误差为0.87 m,平面中误差为1.45 m,为实景三维北京提供准确的基础数据。

基于LiDAR数据和航空影像的建筑物三维重建技术研究

在我国大力开展数字城市建设的大背景下,精确地获取建筑物特征点的三维空间信息和重建建筑物三维模型技术是构建城市三维模型的难点和重点,因此在今后相当长的时期内基于融合多源数据的建筑三维重建相关技术研究将是热门的前沿课题。

基于摄影测量的高精度三维城市建筑物建模技术

分析了摄影测量三维城市建筑物建模的需求和摄影测量方法在建筑物三维重建和三维城市建筑物数据更新方面的优势,讨论了基于摄影测量的三维城市建筑物建模的方法、流程和技术,实现了大范围城市建筑物和单个复杂建筑物的高精度三维重建。

基于等高线族分析的LiDAR点云建筑物模型自动识别及重建

针对传统LiDAR点云建筑物三维重建方法中基于平面假设的面片提取思想的局限性,基于建筑物等高线特性,研究建筑物等高线分族过程,通过对等高线形状的识别达到对建筑物屋顶模型的识别,使得重建的屋顶类型不再局限于平面屋顶形式,提高了重建的自动化程度。

多源影像融合的建筑物三维模型无遮挡纹理自动贴图方法

介绍了倾斜摄影测量在数字城市建设中的应用,针对当前基于倾斜摄影测量的城市三维重建过程中纹理贴图存在遮挡问题,详细探究了纹理遮挡几何原理,并提出联合固定翼飞机高空倾斜摄影及无人机低空倾斜影像,设计了建筑物三维模型无遮挡影像优选算法,实现了高精度无遮挡纹理自动贴图,并通过试验进行了验证。

机载LiDAR数据建筑物顶面点云分割方法研究

建筑物顶部面片的精确分割是机载LiDAR点云数据中建筑物三维重建的关键。本文在LiDAR点云数据法向量分析及曲率计算的基础上,采用曲率最小点作为种子点,以点云法向量角度差和灰度值差作为生长条件,构建LiDAR点云数据的建筑物顶面面片区域增长分割方法,并进一步对分割面片的邻接点进行处理,用于建筑物三维模型的重建。试验结果表明,本文算法可准确地分割不同结构类型的建筑物顶面,并能够有效区分植被点云。

基于模型的航空影像矩形建筑物半自动建模

针对航空影像中矩形建筑物半自动重建进行了研究。该方法基于最小二乘模型影像匹配算法,通过使航空影像中提取的建筑物边缘与模型投影线之间距离和最小计算建筑物的参数。给出用CSG与B-Rep相结合描述的矩形体基本模型,人工在影像上选点建立建筑物的初始模型,将初始模型反投到影像上,并对影像进行边缘提取,根据最小二乘模型影像匹配算法求解最佳模型参数。实验结果证明该方法有较高的准确性。该算法除航空影像与影像方位元素外不需要其他辅助数据,只需人工计算初始值,其他计算由计算机完成,速度较快,节约了人力物力,具有较强的应用价值。

一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法

从LiDAR数据中高精度地提取建筑物屋顶面是构建屋顶面拓扑关系、实现建筑物三维模型重建的关键。本文针对现有算法提取复杂建筑物屋顶面适应性较差、精度较低等问题,提出了一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法。通过主成分分析计算点云特征,构建特征直方图,选取可靠种子点;利用提出的局部点云法向量分布密度聚类算法聚类种子点,快速准确地提取初始屋顶面片;构建基于邻域信息的投票模型,有效地解决屋顶面竞争现象。试验结果表明,本文方法可自动、高精度地提取屋顶面,对不同复杂程度的建筑物具有较好的适应性,能为建筑物三维模型重建提供可靠的屋顶面信息。

机载LiDAR点云单栋建筑物激光脚点检测和分离方法

单栋建筑物的激光脚点检测是基于机载LiDAR点云建筑物三维重建的一个重要步骤。本文提出了一种基于TIN的联通成分分析方法，它利用TIN（不规则三角网）组织建筑物激光脚点数据，建立点之间的空间拓扑关系，然后删除TIN中水平距离和三维距离过大的边，对剩余的TIN进行连通成分分析，以此来分离出单栋建筑物的激光脚点。实验表明，该方法对于简单场景中的单层建筑物和复杂场景中的多层建筑物都能很好地实现自动分离。

LiDAR与影像集成的真实感建筑物三维重建研究进展

真实感建筑物三维重建是摄影测量、计算机视觉界研究的热点和难点,一般来说包括三维几何模型重建与表面纹理恢复两个方面。本文立足于LiDAR与影像集成的三维重建技术,以三维重建过程为线索,从三维几何模型重建、表面纹理恢复两个方面,梳理归纳不同的LiDAR与影像集成方案,聚焦于数据处理的方法、算法、策略,对最新的研究成果进行总结与分析。

半自动机载LiDAR点云建筑物三维重建方法

针对全自动建筑物3D重建存在需要后续人工检验,且发现重建错误需要花费额外时间修改的问题,提出了一种半自动的面向对象的机载LiDAR点云建筑物3D重建方法。基于建筑物类别点云的联通分析和平面生长分割结果,提出了自动的建筑物栋数检测、单栋建筑物外轮廓提取、单栋建筑物内部结构线提取方法;同时,在计算机无法完成部分工作时,人工辅助计算机完成高程阶越线提取、识别建筑物屋顶附属物点云等工作。实验证明,该方法可以适用于高密度机载LiDAR点云数据中城区大部分建筑物的3D模型重建。

基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法

建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法,在表面初始化过程中充分考虑数据对结构拟合的贡献。在此基础上,构建基于正则集的单体建筑物表面重建算法,实现建筑物拟合过程中的加权拟合误差、近邻结构平滑的同步优化。针对多类建筑物三维点云的实验结果表明,相比传统的建筑物重建策略,本文的加权约束方法可根据不同类型的点云数据设计自适应权重,并选择模型拟合中最优的权重函数,在高噪声、低精度点云数据下能得到更高精度的单体建筑物表面模型。

规则建筑物重建多边形分解方法研究

针对传统的建筑物重建方法中,由机载LiDAR点云建立的模型表达复杂的问题,提出了一种基于多边形分解的建筑物重建方法。采用基于欧氏距离的聚类算法和随机抽样一致性算法,提取建筑物的不同平面,简化复杂结构的建筑物;基于检测出来的平面,对其进行分解,以最小外接矩形和内部空洞的布尔运算结果来表示,并进行建模。实验结果表明,该文方法可以有效简化建模过程,依据屋顶面之间边缘与空洞的关系优化结果也使得边缘更加准确,同时也更适合于CSG模型的表示。

基于帧缓存的多角度影像精细纹理映射方法

三维建筑物模型纹理映射方法通常针对单独平面选取单一影像投影,然而单张关联影像通常存在部分遮挡问题,影响纹理映射质量.为此,本文提出一种基于帧缓存纹理绘制技术的多角度影像精准纹理映射方法.首先将单体化精细建筑模型和倾斜摄影测量解决方案生成的三角网模型配准,再根据建筑模型空间特征进行纹理绘制基元提取;然后根据纹理绘制基元对三角网模型生成虚拟渲染相机,利用帧缓存纹理绘制方法,获取帧缓存对象并提取纹理,最后通过纹理绘制基元映射到精细建筑物模型表面,实现三角网模型到精细单体化建筑模型的自动纹理映射.利用倾斜摄影测量数据进行实验,实验结果表明,相比传统方法,本文方法减少了14%以上的不良纹理比率,纹理空间压缩率达到14.21%,且具有更精确的纹理映射效果,能满足精细建筑模型的纹理重建需求.