结合车载点云和全景影像的建筑物立面重建

发布时间：2018-12-06 07:58

【摘要】：随着三维空间数据获取能力和人们对三维空间信息需求的提升,城市地区的三维重建成为研究及应用的热点。其中建筑物立面包含丰富和直观的细节信息,是建筑物三维建模不可或缺的组成部分。车载移动测量系统是近年来兴起并得到广泛应用的多源传感器集成测绘平台,是街景级分辨率上高效采集建筑物立面数据的有效途径。然而,目前车载移动测量系统的数据处理能力仍难以与其采集能力相匹配,因此,在建筑物三维建模方面仍有巨大潜力和持续的研究价值。车载移动测量系统采集的主要数据类型为三维点云和影像序列,其中点云能够直接获取被测物表面的三维坐标,而影像包含丰富、直观的纹理和细节信息。本文结合点云和全景影像进行建筑物立面的三维模型重建的研究,其中主要涉及的关键技术包括点云和影像的配准、建筑物点云的识别以及立面三维模型的重建。主要内容如下:(1)分析了车载点云和影像数据的特点及在建筑物重建中的优缺点,并分别从整体流程和具体算法两个方面,总结和分析了车载点云和影像相关的建筑物立面重建的研究成果,并在此基础上提出了本文的研究目标和研究内容。(2)提出了基于线特征的点云与全景影像的精配准方法。分析了车载点云和影像存在偏差的原因;系统的介绍了车载移动测量车系统涉及的坐标系统及其转换关系;分别对三维点云和全景影像提出了自动化的线特征提取算法;基于线特征约束和全景相机的理想球面模型建立配准转换模型,并给出具体求解过程及精度分析方法;最后提出可扩展的确定同名线以及剔除粗差的匹配策略。(3)研究了车载点云建筑物及周边地物识别问题。在点云邻域、点特征等基本概念基础上,对比了三种常用点云分割算法。面对不同的数据场景及需求提出了两种算法进行建筑物及周边地物的识别,分别为为面向对象的地物特征值点云识别方法和快速层次语义识别方法。前者以分割结果作为对象,提出了针对特定地物特征值的量化方法,对每个对象地物特征值并作为是否属于该地物类别的判断依据;后者则基于点云几何分布与其语义信息的强相关性,建立车载点云场景的地物分类层次结构,能够实现对常见地物类别的快速识别。(4)提出了结合车载点云和影像、由粗到细的建筑物立面三维重建的方法。研究了从建筑物点云中提取立面主平面模型的方法;提出了基于BSP树的建筑物立面层次深度模型重建方法,首先对点云分割块的外边界进行规则化,然后利用BSP树的分割策略和规则化的外边界线特征对建筑物立面进行剖分,最后使用能量函数最小的方法有效地解决了 BSP块对点云分割块的归属问题,保证了建筑物立面拓扑关系的完整性;提出了结合点云和影像的窗户检测策略,基于点云提取的立面模型将影像投影生成正射的建筑物立面影像,避免影像变形对窗户检测的影响,在点云中用扫描线法检测窗户,将得到的结果作为备选样本,在影像中基于JointBoost机器学习的方法检测窗户,最后用规则化约束将两者的结果进行合并;解决了建筑物立面层次深度模型的纹理映射问题。本文对结合点云和影像进行建筑物立面重建这一课题中的点云影像配准、点云识别、立面三维模型重建等关键问题进行了研究,取得了初步的研究成果。进一步的研究工作将围绕在配准过程中全自动化的同名线选取、基于机器学习的点云识别、复杂建筑物立面模型设计以及影像序列几何信息的深度应用等方面展开。随着研究的深入和完善,将会逐步提高建筑物立面重建的自动化程度及建筑物模型的精细程度,使车载点云和影像数据在建筑物模型重建中发挥更大的作用。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：武汉大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P23

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本文编号：2365706