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刘海兵曲英杰颜青松邓非 《测绘学报》2023,(11):1953-1961
现有的区域生长算法提取平面基元不准确不规则，忽略了尺度较小的几何结构。本文提出了一种建筑物单体结构化重建的变尺度网格基元提取方法，采用多尺度区域生长算法从网格不同尺度大小的几何结构中提取出对应的平面基元，提升了平面基元提取的准确性和完整性。通过平面基元拓扑优化进一步改善平面基元的拓扑质量，提升多边形表面模型的重建精度；并采用面积优先级策略提高共面平面基元合并效率。试验结果表明，本文方法能够更准确地进行平面基元的提取，保留了建筑物较小尺度的几何结构，生成了更简洁紧凑、结构化的建筑物多边形表面模型。 相似文献
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针对无人机倾斜摄影技术生产的实景三维模型数据中存在孔洞区域的问题,该文提出一种能够修复常规孔洞和无网格边界孔洞的网格重构算法,通过峰值线检测、插值特征点以及曲面重建技术修补常规孔洞,而对于无网格边界孔洞则利用三维凸包构建、三角面探测和网格缝合技术来修补。该算法能够快速、准确的修补孔洞区域,保证模型的网格体拥有正确的拓扑结构并符合常规数据生产需求。实际生产数据的修复结果表明,该算法修复的网格模型在进行纹理映射后能够准确并美观地表达地物特征信息,修复过程也很大程度上简化了人工操作,进而提高了实景三维模型生产效率。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(8)
随着城市三维场景应用日益增多,海量的三维建筑模型数据给计算机的存储、显示、传输和实时渲染带来了巨大压力,在保证Web 3D展示质量的前提下,有条件地对三维模型进行适度简化,降低复杂模型计算复杂度的有效途径。针对三维建筑模型简化至低分辨率时模型表面细节特征丢失、网格质量降低导致的视觉退化等问题,提出了一种顾及角度误差的三维建筑网格模型边折叠简化算法。该算法在选取收缩边时加入了顶点约束条件,并对生成新面片的旋转方向进行了角度误差控制,提高了模型特征区域顶点的误差度量。研究结果表明,该算法在保留场景中建筑模型的几何特征的前提下,有效地减少了系统绘制的图元数目,适用于渲染大规模三维城市场景。 相似文献
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边折叠算法是简化TIN模型的主要方法之一。依据边折叠算法的特点,深入分析边折叠算法的缺陷及其产生的问题,并总结出这些问题产生的原因,通过预折叠的方式找出并标记模型中的特殊边。当对特殊边折叠的时候,通过转移折叠目标的方式来简化模型,并利用三角形品质量化简化质量。实验证明,这种转移边折叠的方式不仅可以提高简化后模型的三角形品质,还可以减弱简化模型的纹理变形和避免模型法向量计算错误,缩小简化模型和原始模型的视觉差距。 相似文献
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建筑物轮廓作为建筑物三维重建的重要元素，在建立智慧城市和数字城市中至关重要。本文针对从机载激光雷达点云中提取建筑物轮廓数据处理的点云滤波、建筑物屋顶面提取、建筑物轮廓提取，以及提取精度评定各环节存在的一些问题，提出了一种综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法。该方法在对机载LiDAR点云数据去噪的基础上，首先利用改进的区域生长算法滤波地面点，并基于地物点到地面的归一化高程特征通过高度阈值去除高度较为低矮的地物点；再基于三维Hough变换算法从剩余建筑物和高大树木点云中提取建筑物平面；最后使用α-shape算法提取建筑物的轮廓信息。对使用RIEGLVQ-1560i机载激光雷达测量系统扫描的某城区点云数据进行计算，通过匹配度、形状相似度和位置精度等评价指标对提取的建筑物轮廓进行精度评定。结果表明，综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法可以准确提取建筑物的轮廓信息，对于大范围的建筑物轮廓提取具有稳定性和普遍适用性。 相似文献
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针对建筑物立面分割的问题,该文提出了一种三维激光点云中建筑物立面渐进分割方法。建立三维格网索引,通过分析建筑物立面在三维格网内的空间分布特征和二维平面格网内投影的线性分布特征,确定立面种子格网和投影线的拟合点,拟合投影线并基于种子格网约束生长完成每层格网中立面粗分割;使用RANSAC算法对粗分割后的立面点云进行面拟合,实现精细分割,并将各层格网中的立面进行合并,实现建筑物立面的完整分割。实验结果表明,该方法能有效地实现建筑物立面的精细化分割,有助于后续的建筑物精细三维模型重建。 相似文献
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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。 相似文献
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在数据高速共享的信息时代,数据传输是共享的前提和基础,而三维数据本身的复杂结构带来的海量数据对其传输、使用造成极大限制,因此,实现三维数据的高效传输十分重要。为解决三维空间数据高效传输的问题,本文提出了针对复杂地形三角网格的局部渐进传输方案。具体过程包括:首先在服务器端通过基于边折叠的三角网格化简和基于遗传算法的化简优化方法对网格模型进行预处理,并在服务器端构造折叠树存储网格简化信息;然后根据客户端的连接请求,向客户端传递化简后的初始网格,并根据用户的局部放大操作,在服务器端实时展开相应位置的网格结点并向客户端传输;最后,客户端将接收到的少量网格结点信息进行重组,实现局部放大效果,从而避免不必要的结点展开和传输。通过对遗传算法的效率和局部渐进传输时间的测试,验证了这一局部渐进传输方案的可行性。 相似文献
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针对倾斜摄影测量三维重建得到的三维表面模型在平面尤其是异形平面处产生的规则性缺失,难以快速准确提取出建筑物几何平面的问题,本文提出一种基于高斯混合模型和图割的SurfaceCut层级分割方法。首先对模型进行拓扑重建、几何与纹理信息的预计算;其次使用高斯混合模型方法对模型进行过分割,使模型过分割为几何特征相似、纹理特征一致的超点点集;最后利用最大流最小割算法对目标平面进行二分类分割,并且为修复模型不规则立面区域,设计了一种立面修复算法。利用不同类型的建筑物模型进行实验,验证了方法的有效性。 相似文献
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针对已分割出建筑物立面的点云数据,采用结合主成分分析(PCA)的区域增长法提取建筑物立面的平面特征,并利用结合凸壳算法的三角网轮廓提取算法实现建筑物立面几何特征轮廓边的提取。实验结果表明,该方法可以有效地从密度不均匀的点云数据中提取出建筑物立面几何特征。 相似文献
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机载LiDAR点云数据的建筑物重建研究 总被引：5，自引：2，他引：3
提出了利用机载LiDAR点云数据进行复杂平面建筑物重建的方法。首先,将提取出的建筑物点云聚类到不同的平面点集;然后,对各个平面点集进行平面拟合,采用平面相交确定平面边界,并解算出各平面边界角点的三维坐标,从而重建建筑物模型。某区域的机载LiDAR点云数据的实验结果表明,该方法能有效地重建出较复杂的平面建筑物。 相似文献