基于2D-3D语义传递的室内三维点云模型语义分割

针对现有三维点云模型重建对象化和结构化信息缺失的问题,提出一种基于图模型的二维图像语义到三维点云语义传递的算法。该算法利用扩展全卷积神经网络提取2D图像的室内空间布局和对象语义,基于以2D图像超像素和3D点云为结点构建融合图像间一致性和图像内一致性的图模型,实现2D语义到3D语义的传递。基于点云分类实验的结果表明,该方法能够得到精度较高的室内三维点云语义分类结果,点云分类的精度可达到73.875 2%,且分类效果较好。

一种基于影像的古建筑点云生成方法

针对现有古建筑数字化保护点云模型生成方法存在的诸多问题,该文采用增量式运动恢复结构技术构建了一种基于影像的古建筑点云模型生成方法,可简单、快速、低成本地实现古建筑点云生成。首先使用普通相机拍摄目标古建筑影像集并平滑预处理,然后使用运动恢复结构技术构建三维稀疏点云模型,最后密集点云加密处理并纹理映射得到古建筑三维点云模型。该方法创新性地将运动恢复结构技术引入古建筑点云生成领域。实验结果表明:该方法能快速构建古建筑三维点云模型,为古建筑数字化保护点云模型建立提供了一种新思路。