局部表面参数化的实景三角网模型语义增强方法

发布时间：2024-03-23 14:42

　　倾斜摄影测量方法已可自动获取城市规模的实景三角网模型,然而散乱的三角网缺乏精细的几何结构和功能语义信息。为克服上述问题,提出一种局部表面参数化的实景三角网模型语义增强方法:将具有语义信息的独立三维部件与实景三角网模型的无缝融合问题,通过定义三维表面结构树,转换为局部区域的三角网替换操作;在待融合区域附近,将原实景三角网模型和替换的三维语义部件,通过局部参数化表达,UV展开为二维平面三角网;在二维平面上构建约束Delaunay三角网(CDT),实现两模型的无缝拼接,逆映射至三维空间并自动重建语义部件。通过深圳某区域的倾斜影像进行的试验证明,本文方法能有效实现具有开放边界和语义信息的部件模型与表面模型的无缝融合。与商业软件Maya对比,这种基于插入、融合的手段对提高建模效率具有实用价值。

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【部分图文】：

图9融合阳台试验结果

图8融合窗户试验结果图10对比试验结果

图10对比试验结果

图9融合阳台试验结果4结论

图1局部表面参数化的三角网模型语义增强流程

本文方法假设三角网表面模型不存在自相交等非流形结构,在预处理中需自动检测非流形结构并修复。基本原理是采用三维表面结构树[24]对实景三角网模型与具有开放边界的语义部件的无缝融合进行抽象,通过选择合适的拼接区域,利用局部表面参数化方法,将该区域和语义部件的开放边界同时映射至相同的二....

图2三维表面结构树

N(S,u,E)=(S\U(u))∪E(U(u))(4)图3待融合区域自动计算原理

本文编号：3936062