真三维实景模型重建系统

用于海量影像自动化三维实景建模的并行软件系统。 2100433B

数据输入： （1）软件处理能力（输入像素数量）无数据量限制； （2）软件可以接受多种硬件采集的原始数据，可把这些数据还原成连续真实的三维模型； （3）支持以下常见数字影像输入格式，及品牌数码相机原生RAW格式； （4）EXIF元信息自动读取； （5）控制点编辑； 处理过程： （1）基于图形用户界面，进行数据输入输出和完整处理流程的管理； （2）软件计算过程无需人工干预，能输出高分辨率的带有真实纹理的三角网格模型； （3）软件能良好地支持无GPS以及地面控制点数据等结合处理； （4）支持输出模型至第三方工具进行人工修饰； （5）任务序列管理与监控； （6）软件支持主从式分布式运算； （7）支持重建辅助； 输出成果： （1）可生成并输出带有多细节层次和分页优化的三维模型数据，支持方便地导入多种主流三维GIS应用平台； （2）支持LAS格式的稠密三维点云成果输出； （3）支持输出TDOM、DSM成果，TIFF/Geo TIFF、ESRI ASCII raster/ASC、XYZ等格式。

第1章 绪论 1

1.1 概述 3

1.2 国内外研究现状及趋势 5

1.2.1 建筑物模型三维重建概述 6

1.2.2 基于影像点云的建筑物场景三维重建 7

1.2.3 基于LiDAR点云的建筑物提取和三维重建 11

1.2.4 融合影像和LiDAR点云的建筑物提取和三维重建 21

1.2.5 小结 24

1.3 本书主要研究内容 26

1.3.1 基于线元分割的建筑物快速检测 27

1.3.2 基于RANSAC及层次拓扑图的建筑物三维重建 28

1.3.3 基于图割及全局优化的建筑物三维重建方法 29

1.4 本书的组织结构 30

第2章 基于线元分割的建筑物快速检测 33

2.1 基于交叉线元分割的平面提取 35

2.1.1 点的规则格网索引 35

2.1.2 道格拉斯分割 36

2.1.3 种子线的选择 37

2.1.4 区域增长 38

2.1.5 结果与分析 39

2.2 非平面点的分割 41

2.2.1 Meanshift点云分割 41

2.2.2 部分非平面点分割结果 44

2.2.3 结果与分析 44

2.3 面向对象分类的初始建筑物的提取 45

2.3.1 基于图割的平面分类 45

2.3.2 结果与分析 51

2.4 多特征的建筑物提取优化 52

2.4.1 特征提取 52

2.4.2 建筑物的精确提取 57

2.4.3 结果与分析 59

2.5 本章小结 62

第3章 基于随机采样一致性及层次拓扑图的建筑物三维重建 63

3.1 基于加权随机采样一致性的屋顶面片分割 65

3.1.1 随机采样一致性算法的原理 65

3.1.2 基于随机采样一致性的屋顶面片分割算法 67

3.1.3 改进的加权随机采样一致性算法 75

3.1.4 面片分割试验与分析 83

3.1.5 小结 96

3.2 模型关键特征检测与规则化 97

3.2.1 模型关键特征检测 97

3.2.2 边界规则化与整体调整 104

3.2.3 小结 108

3.3 基于层次拓扑树的渐进式屋顶拓扑构建 109

3.3.1 面片拓扑图的原理 109

3.3.2 基于拓扑图的屋顶拓扑识别及其困难 111

3.3.3 层次拓扑树的原理及构建 114

3.3.4 结果与分析 124

3.3.5 小结 128

3.4 实体模型生成与完整性检测 128

3.4.1 模型缺陷及现有改正方法 129

3.4.2 基于模型完整性的缺陷检测与修复 130

3.4.3 模型重建结果与精度分析 136

3.4.4 小结 145

3.5 本章小结 146

第4章 基于图割及全局优化的建筑物三维重建 147

4.1 图割优化的理论基础 149

4.1.1 概述 149

4.1.2 图割理论基础 149

4.1.3 图割多标号优化原理 154

4.1.4 小结 160

4.2 基于图割多标号优化的建筑物LiDAR点云面片分割 160

4.2.1 概述 160

4.2.2 基于图割全局优化的多平面模型拟合 163

4.2.3 基于图割多标号优化的建筑物面片分割 165

4.2.4 结果与分析 168

4.2.5 小结 180

4.3 基于建筑物面片和复形结构的三维空间划分 180

4.3.1 概述 180

4.3.2 二叉空间划分空间二分算法 182

4.3.3 复形与空间划分 184

4.3.4 基于建筑物分割面片的点云三维空间划分 187

4.3.5 结果与分析 189

4.3.6 小结 192

4.4 基于图割二值标号的建筑物LiDAR点云三维重建 193

4.4.1 概述 193

4.4.2 基于图割二值标号的建筑物点云三维重建 195

4.4.3 结果与分析 203

4.4.4 小结 212

4.5 本章小结 213

第5章 结论与展望 215

5.1 结论 217

5.1.1 基于线元分割的建筑物快速检测 217

5.1.2 基于随机采样一致性及层次拓扑图的建筑物三维重建 217

5.1.3 基于图割及全局优化的建筑物三维重建方法 218

5.2 展望 219

5.2.1 基于深度学习的整体认知 219

5.2.2 结合影像的细节结构识别 220

参考文献 221 2100433B

三维重建是计算机视觉中公认的难题，本项目使用CAD模型来提高三维重建的精度、稳健性和速度的思路，围绕着空间曲线和曲面的三维重建和匹配开展了以下五个方面的研究：1）基于高曲率点和拐点分割的空间曲线三维重建方法研究；2）基于B样条和NURBS表示的空间自由曲线三维重建方法研究；3）基于单帧图像的有源曲面仿射重建；4）三维离散数据的匹配与重建；5）基于迭代最近点的数据拟合方法。曲线和曲面是构成物体几何的基本要素，对它们三维重建和匹配的研究必然能够促进对整个物体几何结构三维重建和识别的研究，在视觉领域里具有非常重要的研究价值和意义，而我们提出的基于CAD模型的方法，为解决这些问题提供了一条有效的途径。 2100433B

本书是“十二五”973项目“高分辨率遥感数据精处理和空间信息智能转化的理论与方法”课题四“高分辨率遥感影像的自然地表与人工地物三维重建”的部分研究成果总结，内容涉及机载LiDAR点云中建筑物的快速检测、建筑物点云的面片提取、建筑物拓扑重建与修正等建筑物三维模型重建相关的关键技术。本书既有对传统方法（如基于交叉线元的建筑物点快速提取、面向点云分割的加权RANSAC方法）的改进，也有自主创新的全新方法（如基于多标记优化的点云分割方法和基于空间切分图割优化的拓扑重建方法）。