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【6h】

基于序列图像的建筑物自动化三维重建关键技术研究

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摘 要

Abstract

绪论

研究背景

国内外研究现状

基于图像的建筑物三维重建

假设平面拟合算法

密集点云重建算法

多视角纹理映射算法

论文研究内容及组织结构

建筑物三维重建相关基本算法

三维线段模型重建算法

建立线段匹配关系

评价线段匹配对

确定二维线段的三维位置

二维线段聚类

联合光束平差

基于面片的密集点云重建算法

PMVS算法涉及到的四个概念

算法优缺点分析

本章小结

基于建筑物三维线段模型的假设平面拟合算法

基于Manhattan-world假设的三维线段聚类算法

总体算法流程

基于线段夹角的三维线段初步聚类算法

轴方向和非轴方向线段聚类的提取算法

基于线段夹角的三维线段二次聚类和线段过滤算法

基于mean shift的空间多假设平面拟合算法

mean shift算法

轴主方向平面拟合算法

非轴主方向平面拟合算法

实验与分析

数据集及实验环境

基于Manhattan-world假设的三维线段聚类算法的实验与分析

基于mean shift的空间多假设平面拟合算法的实验与分析

本章小结

基于空间三角网格插值扩散的PMVS改进算法

总体算法流程

初始空间三角网格的构建

Delaunay三角剖分算法的选择

假设平面法向量方向的确定

坐标转换

构网及网格信息初始化

实验结果与分析

空间三角网格插值扩散算法

算法流程

实验结果与分析

面片优化和滤波

算法流程

实验结果与分析

三角网格的更新

顶点法向量的更新

扩散惩罚机制

实验结果与分析

实验与分析

本章小结

基于MRF的多视角无缝纹理映射算法

基于MRF的多视角纹理映射算法

标记问题与马尔科夫随机场

能量函数的构建

实验结果与分析

基于LSCM的纹理图集生成算法

基于multi-band blending的纹理拼接缝消除算法

multi-band blending算法

算法流程

实验结果与分析

本章小结

总结与展望

总结

展望

致 谢

参考文献

作者攻读硕士学位期间的研究成果

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摘要

建筑物三维模型是我国智慧城市建设和不动产登记的基础性数据。针对目前基于近景摄影的建筑物三维重建算法存在的重建效率较低、模型可视化真实感较差等问题,本文致力于研究基于建筑物空间特征的密集点云快速重建及多视角纹理映射等关键技术。主要研究内容如下: (1)提出了一种基于建筑物三维线段模型的假设平面拟合算法。分析建筑物空间特征,建立了基于Manhattan-world假设的建筑物三维线段聚类准则,通过三维线段空间聚类获取建筑物假设平面拟合方向,基于mean shift空间多假设平面拟合算法实现了建筑物假设平面拟合,从而为后续改进PMVS算法提供了网格扩散的平面数据。实验证明,本算法能准确高效地获取建筑物假设平面模型。 (2)提出了一种基于空间三角网格插值扩散的PMVS改进算法。针对PMVS算法运行时间长的问题,利用建筑物假设平面模型构建三角网格,通过对三角网格进行空间插值扩散,快速获取准确有效的准密集点云,使用准密集点云代替PMVS算法自建的稀疏点云作为扩散种子点,从而实现密集点云的快速重建。实验证明,本改进算法有效地提高了PMVS算法的运行效率。 (3)研究了一种基于MRF的多视角无缝纹理映射算法。针对多视角下最优化纹理选择的问题,基于马尔科夫随机场理论建立多视角纹理选择最优化模型,采用graph cuts实现能量函数最小化,从而获得最优化纹理映射。针对最优化纹理映射中依然存在的纹理拼接缝问题,利用multi-band blending算法有效地消除纹理中的拼接缝。实验证明,本算法有效实现了具有真实感的建筑物三维模型可视化。

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