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针对噪声点云曲面重建,提出了一种基于Delaunay细分的曲面重建算法。首先以点云法向为约束,采用抗差估计的方法拟合球面近似局部曲面;然后利用沿坐标轴的包围盒树结构（axis aligned bounding boxes tree,AABB-tree）快速搜索与线段相交的曲面包围球,以各包围球球心为初值、半径为可信区间,并行化迭代计算出线段与球面的首个交点,该交点可近似为线段与曲面交点;最后不断地插入交点进行Delaunay细分,从而网格化曲面。实验结果表明,当点云噪声较大时,该方法可以快速、稳健地重建出高质量曲面,且曲面重建精度较高。 相似文献
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针对应用倾斜航空影像进行自动化建模所创建的建筑物建模存在诸如模型细节缺失,难以获取语义信息的问题,该文提出了一种采用基于语义的建模方式构建建筑物模型的方法;首先对密集图像匹配(DIM)点云进行建筑物类提取,实现场景中建筑和其它地物的分离;然后进行基于点云分割和建筑物验证的建筑物单体标注,以保证对单体建筑物的有效标记;最后利用倾斜航空影像和DIM点云的建筑物各组件的语义识别和提取算法,实现以单体建筑物为建模对象的模型重建;同时,设计适用于建筑物重建的语义建模框架,对单体语义模型进行自动化纹理映射,构建出语义化的建筑物模型。该文提出的建模关键技术方法将有助于减少城市建模成本,提高建模效率,为智慧城市基础数据的建设提供关键技术储备,并发挥相应的的社会和经济效益。 相似文献
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倾斜摄影测量作为一个新兴领域发展势头迅猛,在众多领域得到了广泛应用。但倾斜影像密集匹配点云处理技术研究却相对较少。倾斜影像密集匹配点云分布不均匀、表面粗糙,因而传统的激光扫描点云处理算法在用于倾斜影像密集匹配点云处理时的适用性较低。本文从倾斜影像密集匹配点云特点出发,提出了一种利用点云高程信息生成深度图像提取建筑物非连通区域,在全局范围选取种子点实现多种子点区域生长的点云快速滤波算法。实验结果表明,该算法滤波效果好、速度快,可以改善密集匹配点云部分地物底部边缘不清晰引起错分和区域生长无法分割建筑物非连通区域的问题。 相似文献
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利用图割算法进行城市密集点云表面模型重建 总被引：2，自引：1，他引：1
利用倾斜影像获得的密集点云来构建表面模型是基于倾斜影像进行三维重建的核心之一。本文针对现行密集点云表面模型重建存在的建模效率低、表面选取不真实等问题，提出了一种基于图割算法的城市密集点云表面模型重建方法。利用该方法重建城市密集点云表面模型，首先通过预处理软件对无人机倾斜影像进行空中三角测量，并利用空中三角测量的解算结果生成密集点云；然后对密集点云添加相应的边，同时对三维点云根据距离进行选取合并；最后根据三维点云形成的四面体和三角面建立图割问题，并通过求解图割问题来求取最优的密集点云表面模型。为证明这种方法的可行性和有效性，使用城市地区的无人机倾斜影像数据进行城市密集点云表面模型重建，试验结果表明，该方法具有可行性好、建模效果好、处理速度快等优势。 相似文献
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基于三维狄洛尼三角网的曲面重建算法 总被引：1，自引：1，他引：0
随着三维激光扫描技术应用领域的不断拓展,对点云数据三维建模的需求越来越迫切。曲面重建技术作为三维建模的核心技术之一,在逆向工程、计算机视觉、计算机制图以及虚拟现实等技术领域都有着非常广泛的应用前景。本文提出一种基于三维狄洛尼三角网的曲面重建算法,其本质是一种结合了曲面生长算法思想的贪心算法,即在一定约束条件下,按照最优三角形选择标准,算法从预先构建好的三维狄洛尼三角网中,逐个筛选出最优三角形添加到生长曲面上,最终输出由一系列显式三角形所组成的流形曲面。这种方法对比目前主流的隐式曲面重建算法具有参数依赖性较小、不需要计算法线等优点,并且能够重建地形扫描、建筑物扫描和精细化扫描的点云模型。利用此算法对多种点云模型进行曲面重建试验,结果表明该算法生成曲面质量好、重建效率高、实用性强,能够很好地应用于三维建模领域。 相似文献
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以激光点云数据和倾斜多视影像为研究对象，提出了一种结合机载点云、地面点云及倾斜多视纹理的融合多源特征的建筑物三维模型重建方法。该方法结合点云面元以及影像边界特征，利用倾斜影像的线特征对顶面及立面模型进行边界规则约束，实现了面元自动拓扑重建；通过交互编辑完成不同复杂程度的建筑模型重建，并对模型进行纹理映射。实验结果表明，该方法能够有效提升城市建筑物三维模型重建的效率和边界精度，为利用多源数据的空地联合建筑物三维精细重建提供了一套切实可行的解决方案。 相似文献
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城镇空间建筑物的变化检测是分析城市空间格局变化的一项重要内容。针对利用卫星影像检测建筑物变化过程中噪声、复杂边界等干扰难题,本文从不同期倾斜影像重建点云中自动提取建筑物平面和高度两个维度的准确变化信息。首先采用布料模拟滤波算法较大程度上减少地形点的影响;然后利用一种动态图神经网络深度学习方法,有效地检测出点云中的建筑物,通过前后两期点云分类后结果对比提取出建筑物的三维变化信息;最后选取杭州市萧山区局部区域的两期倾斜摄影测量密集匹配点云数据开展分析验证。结果表明,本文方法能够在大范围内快速实现可靠的建筑物变化检测,建筑物平面和高程两个维度的变化信息均有很好的反映,为城市精细化管理提供了一种有效方法。 相似文献
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与传统航拍相比,倾斜航拍作为一种新型的航拍方式,可以为三维城市建模提供更多的纹理数据支持,但是由于航拍倾斜角度较大,所获影像透视畸变明显,给倾斜航空影像间的匹配造成困难。本文利用Structure from Motion算法(简称SFM算法)对倾斜航空影像的相机姿态进行精确标定,并结合Patch-based Multi-view Stereo算法(简称PMVS算法)对标定影像进行密集匹配。结果表明,SFM算法对于倾斜航空影像的姿态标定具有较好的适用性,且通过PMVS算法能够得到大量具有颜色信息的三维点云数据,这些点云数据可直接用于三维场景重建。 相似文献
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机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。 相似文献
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针对航空倾斜摄影系统多相机间相对关系的姿态误差,提出一种利用下视影像密集匹配点云约束的联合平差多相机姿态安装误差检校方法。文中方法以共线方程为基础,通过联立倾斜立体像对连接点、下视影像密集匹配点云数据提供的高程约束虚拟观测值,采用非线性最小二乘SQPM算法求解倾斜影像的外方位元素改正数,从而解算下视相机与倾斜相机间的姿态安装误差。为了保证连接点可靠性,提高虚拟观测值的有效性,采用下视影像密集匹配的点云约束倾斜影像立体连接点匹配和分布优化过程。利用SWDC-5倾斜摄影系统获取的数据进行实验,通过原始姿态检校参数将下视影像生成的密集点云投影至倾斜立体影像上,在像方有22个像素左右的误差,采用文中方法检校后,像方误差减少到0.29个像素。 相似文献
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为了提高倾斜影像密集匹配点云滤波算法在地形复杂场景的精度、效率及自适应性,针对传统的布料模拟滤波算法的不足,本文提出了一种基于虚拟格网分类的布料模拟滤波方法。该方法首先构建带有缓冲区的虚拟格网;然后将虚拟格网按其范围内的点云坡度划分为平地、缓坡、陡坡3种类型;最后针对不同类型的虚拟格网,使用相应的布料参数进行布料模拟滤波,从而实现倾斜影像匹配点云在地形复杂场景中的点云滤波,与单一参数的布料模拟滤波进行对比试验。结果表明,基于虚拟格网分类的布料模拟滤波方法结果更接近于目视解译,该方法适合混合地形滤波。 相似文献
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一种基于无人机序列图像的地形地貌三维快速重建方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于无人机序列图像的地形地貌三维重建方法,该方法采用Harris特征点和SIFT特征向量来提取图像特征,实现图像配准;采用准透视投影模型和因子化方法对未标定的图像序列进行自动标定;通过高效次优解三角化方法获取三维点云坐标;通过准稠密化扩散算法对三维点云进行稠密化;采用捆绑调整算法提高了空间三维点云的精度;采用Possion表面重建方法对三维点云进行了网格化处理.本文为无人机序列图像的应用提供了一个新的思路,拓展了无人机的应用空间. 相似文献
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无人机最优路径规划和精准数据采集是复杂城市场景三维重建的关键问题。优视摄影测量利用被摄对象的概略模型,结合密集采样的初始视点生成和采样点可重建性约束的视点优化技术,实现最小数据采集代价下的精确三维模型重建。本文首先研究了优视摄影测量的基本原理;然后利用优视摄影测量技术进行真实场景的无人机影像采集,并结合激光扫描点云进行空三精度分析和Mesh模型质量验证。试验结果表明,优视摄影测量显著提高了Mesh模型的重建质量;对于倾斜摄影难以观测的部分建筑物立面区域,精度提升达到3~5倍;与倾斜摄影相比,优视摄影测量能建立稳健影像连接,实现较高的绝对定位精度。 相似文献
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