地球信息科学学报 ›› 2019, Vol. 21 ›› Issue (5): 654-662.doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180661
王森援1(), 蔡国榕2,3, 王宗跃2, 吴云东2,3,*(
)
收稿日期:
2018-12-14
修回日期:
2019-01-20
出版日期:
2019-05-25
发布日期:
2019-05-25
通讯作者:
吴云东
E-mail:collenwang@jmu.edu.cn;yundongwu@jmu.edu.cn
作者简介:
作者简介:王森援(1993-),女,山西长治人,硕士生,主要研究方向为测绘遥感技术和点云的三维重建算法。E-mail:
基金资助:
Senyuan WANG1(), Guorong CAI2,3, Zongyue WANG2, Yundong WU2,3,*(
)
Received:
2018-12-14
Revised:
2019-01-20
Online:
2019-05-25
Published:
2019-05-25
Contact:
Yundong WU
E-mail:collenwang@jmu.edu.cn;yundongwu@jmu.edu.cn
Supported by:
摘要:
建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法,在表面初始化过程中充分考虑数据对结构拟合的贡献。在此基础上,构建基于正则集的单体建筑物表面重建算法,实现建筑物拟合过程中的加权拟合误差、近邻结构平滑的同步优化。针对多类建筑物三维点云的实验结果表明,相比传统的建筑物重建策略,本文的加权约束方法可根据不同类型的点云数据设计自适应权重,并选择模型拟合中最优的权重函数,在高噪声、低精度点云数据下能得到更高精度的单体建筑物表面模型。
王森援, 蔡国榕, 王宗跃, 吴云东. 基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(5): 654-662.DOI:10.12082/dqxxkx.2019.180661
Senyuan WANG, Guorong CAI, Zongyue WANG, Yundong WU. Algorithm based on Weighted Constraints for Reconstructing the Point Cloud Surface of Single-Building[J]. Journal of Geo-information Science, 2019, 21(5): 654-662.DOI:10.12082/dqxxkx.2019.180661
表1
加权约束的正则集点云表面重建算法"
输入:点云分割块{Sj}∈S,局部匹配候选集{Pi→i∈P},角度集θ 输出:正则集P*={Pi→j}, 模型之间的关系集{< Pi→j , Pi→k , rels >} |
---|
1:P0:={Pj→j}∈P // (1) 初始化 2:P*:=? // 候选集的初始集合 3:θ:=areamax/areaminρ // 估计面积阈值 4:while P*≠ ? do // (2) 候选集生成 5: Pθ:={Pj→j,s.t.?j area(Pj→j) > θ}∈P0 // 选择大于阈值的初始候选集 6: P0:=P0\Pθ 7: 8: P*:=P*∪{P*? if no break in enrich then decrease area threshold θ = θ / 2 // (4) 迭代 9:return P* 10:function Enrich(P, Pfixed , | 11:for each pair < Pj→j ∈ P , Pk→l ∈ Pfixed > do 12: if min r (|θr - ∠(ni,nk)|) < r 13: then 14: if | 15:return |
[1] | Amenta N, Bern M, Kamvysselis M.A new voronoi-based surface reconstruction algorithm[C]// Proceedings of the 25th annual conference on Computer graphics and interactive techniques, ACM, 1998:415-421. |
[2] | Labatut P, Pons J P, Keriven R.Robust and efficient surface reconstruction from range data[C]// Computer graphics forum. Oxford, UK: Blackwell Publishing Ltd, 2009,28(8):2275-2290. |
[3] | Amenta N, Bern M W, Kamvysselis M.A new voronoi-based surface reconstruction algorithm[C]//Siggraph. 1998, 98:415-421. |
[4] | Edelsbrunner H, Mucke E.Three dimension alpha shapes[J]. ACM Transactions on Graphics, 1994,13(1):43-72. |
[5] | Amenta N, Bern M, Kamvy. A new voronoi-based surface reconstruction algorithm[C]// Proceedings of SIGGRAPH’98, 1998:19-24. |
[6] | Brinkley J F.Knowledge-driven ultracsonic three-dimensional organ modeling[C]// IEEE Trans. Pat. Anal. Mach. Intell, 1985,7(4):431-441. |
[7] | Schmitt F, Barsky B A, Du W.An adaptive subdivision method for surface fitting from sampled data[J]. Computer Graphics, 1986,20(4):179-128. |
[8] | 邵磊,董广军,于英,等.车载激光扫描数据中建筑物立面快速提取[J].地球信息科学学报,2018,20(4):462-470. |
[ Shao L, Dong G J, Yu Y, et al.A fast method of building extraction from mobile Li DAR scanning data[J]. Journal of Geo-information Science, 2018,20(4):462-470. ] | |
[9] | 刘凯斯,王彦兵,宫辉力,等.机载Li DAR 点云数据的二面角滤波算法[J].地球信息科学学报,2018,20(4):414-421. |
[ Liu K S, Wang Y B, Gong H L, et al.Dihedral angle filtering algorithm for airborne Li DAR point cloud data[J]. Journal of Geo-information Science, 2018,20(4):414-421.] | |
[10] | Schnabel R, Wahl R, Klein R.Efficient RANSAC for point‐cloud shape detection[C]// Computer graphics forum. Oxford, UK: Blackwell Publishing Ltd, 2007,26(2):214-226. |
[11] | Ni K, Jin H, Dellaert F.Groupsac: Efficient consensus in the presence of groupings[C]// Computer Vision, 2009 IEEE 12th International Conference on. IEEE, 2009:2193-2200. |
[12] | Chum O, Matas J.Matching with PROSAC-progressive sample consensus[C]// Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE Computer Society Conference on. IEEE, 2005,1:220-226. |
[13] | Wong H S, Chin T J, Yu J, et al.Dynamic and hierarchical multi-structure geometric model fitting[C]// Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011:1044-1051. |
[14] | Jenke P, Krückeberg B, Straßer W.Surface reconstruction from fitted shape primitives[C]// Vision, Modeling &Visualization Conference, Konstanz, Germany, 2008:31-40. |
[15] | Chen J, Chen B.Architectural modeling from sparsely scanned range data[J]. International Journal of Computer Vision, 2008,78(2-3):223-236. |
[16] | Chauve A L, Labatut P, Pons J P.Robust piecewise-planar 3D reconstruction and completion from large-scale unstructured point data[C]// Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2010 IEEE Conference on. IEEE, 2010:1261-1268. |
[17] | Lafarge F, Alliez P.Surface reconstruction through point set structuring[C]// Computer Graphics Forum. Oxford, UK: Blackwell Publishing Ltd, 2013,32(2pt2):225-234. |
[18] | Gallup D, Frahm J M, Mordohai P, et al.Real-time plane-sweeping stereo with multiple sweeping directions[C]// 2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE, 2007:1-8. |
[19] | Straub J, Rosman G, Freifeld O, et al.A mixture of manhattan frames: Beyond the manhattan world[C]// Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2014:3770-3777. |
[20] | Arikan M, Schwärzler M, Flöry S, et al.O-snap: Optimization-based snapping for modeling architecture[J]. ACM Transactions on Graphics (TOG), 2013,32(1):6. |
[21] | Hu P B, Yang B S, Dong Z, et al.Towards reconstructing 3D buildings from ALS data based on gestalt laws. Remote Sensing, 2018,10(7):1127. |
[22] | Monszpart A, Mellado N, Brostow G J, et al.RAPter: Rebuilding man-made scenes with regular arrangements of planes[J]. ACM Transactions on Graphics, 2015,34(4):10301-10312. |
[23] | Mackiewicz A, Ratajczak W.Principal components analysis (PCA)[J]. Computers and Geosciences, 1993,19:303-342. |
[24] | Oesau S, Lafarge F, Alliez P.Indoor scene reconstruction using feature sensitive primitive extraction and graph-cut[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2014,90:68-82. |
[25] | Guerrero P, Kleiman Y, Ovsjanikov M, et al.PCPNet learning local shape properties from raw point clouds[C]// Computer Graphics Forum, 2018,37(2):75-85. |
[1] | 陈昂, 杨秀春, 徐斌, 金云翔, 张文博, 郭剑, 邢晓语, 杨东. 基于面向对象与深度学习的榆树疏林识别方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(9): 1897-1909. |
[2] | 王学文, 赵庆展, 韩峰, 马永建, 龙翔, 江萍. 机载多光谱影像语义分割模型在农田防护林提取中的应用[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(8): 1702-1713. |
[3] | 蔡顺, 耿豪鹏, 郑炜珊, 潘保田. 基于傅里叶变换的谷间距特征信息提取及其影响因素研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3): 399-409. |
[4] | 张志慧, 刘雯, 李笑含, 朱靖轩, 张洪涛, 杨东, 徐超昊, 徐宪立. 基于无人机航摄影像的喀斯特地区裸岩信息提取及景观格局分析[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(12): 2436-2444. |
[5] | 许佳峰, 李云梅, 徐杰, 雷少华, 毕顺, 周玲. 黑臭水体水面阴影提取的自适应阈值算法研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(10): 1959-1970. |
[6] | 耿仁方,付波霖,蔡江涛,陈晓雨,蓝斐芜,余杭洺,李青逊. 基于无人机影像和面向对象随机森林算法的岩溶湿地植被识别方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(8): 1295-1306. |
[7] | 鹿明, 廖小罕, 岳焕印, 黄诗峰, 徐晨晨, 卢海英, 柏艺琴. 面向中国洪涝灾害应急监测的无人机空港布局[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(6): 854-864. |
[8] | 吴方明, 张淼, 吴炳方. 无人机影像的面向对象水稻种植面积快速提取[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(5): 789-798. |
[9] | 晏磊, 廖小罕, 周成虎, 樊邦奎, 龚健雅, 崔鹏, 郑玉权, 谭翔. 中国无人机遥感技术突破与产业发展综述[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(4): 476-495. |
[10] | 杨梦琳, 李道春, 万志强, 严德, 王耀坤. 中国面向遥感应用的垂直起降无人机现状和 应用前景分析[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(4): 496-503. |
[11] | 黄耀欢, 李中华, 朱海涛. 作物胁迫无人机遥感监测研究评述[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(4): 512-523. |
[12] | 龙诗科, 孙山林, 赵海盟. 基于滑模和ESO的四旋翼飞行器遥感机动观测姿态控制[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(4): 532-541. |
[13] | 王勇军, 李智, 孙山林, 马兴元, 晏磊. 轻小型无人机遥感组网飞行的高程安全监测冗余 容错算法研究[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(4): 542-551. |
[14] | SanaUllah, 晏磊, 冯朝晖, 赵海盟, 孙逸渊, 赵红颖. 无人机组网遥感实时任务观测的冗余容错控制方案[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(4): 552-559. |
[15] | 柏艺琴, 陈新锋, 原军锋. 基于大数据的无人机云交换平台统计分析技术研究[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(4): 560-569. |
|