基于GPU的全波形并行LM分解算法

波形分解是机载激光雷达全波形数据处理的重要基础工作,通过求解波形函数模型的参数,将波形数据利用具体的函数模型拟合出来,实现对全波形及其中各个子波形函数表达。LM(Levenberg-Marquardt)算法及其改进的算法是波形分解中对参数进行拟合求解的常用方法。针对LM算法在参数拟合计算的过程中存在大量迭代和矩阵运算,提出了基于线程块组和线程两级并行粒度的并行计算方案。将串行多次循环迭代求解参数改为单次并行计算取最佳值实现对参数的选择,将矩阵运算进行线程块的协同并行计算,实现了LM算法在通用计算图形处理器上的并行计算。实验证明,在规定阈值条件下,并行LM降低了算法的迭代次数,提高了波形分解LM算法的计算效率,为提高波形分解的处理效率提供了研究思路。     

建筑物的渐进式图形简化方法

以建筑物轮廓图形的直线段为基本图形单元,研究了建筑物图形渐进式综合的算法以及综合过程中的控制策略和数据预处理方法,并实现了该算法.     

规则建筑物重建多边形分解方法研究

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。     

有界不确定性平差模型的迭代算法

针对现有的有界不确定性平差模型算法较为复杂且没有顾及权重的问题,该文提出了一种无需奇异值分解的迭代算法及其一种加权方法。直接采用了迭代算法求解有界不确定性平差模型的min-max准则,推导出了未知参数估值,算法概念简单,易于实现,收敛速度更快。基于该文提出的迭代算法,当系数矩阵和观测向量各自均不等权时,采用了一种加权方法,并推导了其解算过程。算例结果表明:该文提出的迭代算法是可行的,并且解算效率更高;加权后的迭代算法是有效的。     

三维激光扫描技术在建筑物立面测量中的应用

由于建筑物立面测量过程中建筑物点云数据存在噪声,致使建筑物立面测量效果较差。使用无人机搭载三维激光扫描仪全方位采集建筑物点云数据,在此基础上,运用奇异值分解法完成建筑物点云数据配准,依据配准结果,使用逐点内插方法得到建筑物深度图像,利用双边滤波Canny算法提取深度图像内建筑物轮廓线,并通过自动计算机辅助设计软件将提取的建筑物轮廓线测制成二维建筑物立面图形,实现建筑物立面测量。实验结果表明：该方法能够精确采集规则和不规则的建筑物点云数据,并且建筑物点云数据配准和建筑物轮廓线提取效果较优良,获得的规则和不规则建筑物立面测量结果均符合工程测量规范要求。     

基于图像处理单元的古建筑构件快速绘制

针对大规模古建筑三维模型场景渲染效率低的问题,该文提出了一种基于图像处理单元(GPU)的古建筑构件快速绘制的方法:根据复杂古建筑可分解为若干建筑构件的构造特点,把构件作为建模与绘制单元,以具有可编程的DirectX 11作为三维图形引擎,通过GPU物理层的曲面细分技术,实现旋转体建筑构件的精细表达;利用实例化技术,通过一次性创建构件几何缓存,实现大规模三维场景中重复建筑对象的高速绘制。实验结果表明:对于复杂古建筑物的大数据绘制,该方法与传统的CPU渲染方法相比,在渲染速度、可视化效果、大数据承载能力方面都具有显著的优势。     

一种三维建筑物模型与数据组织方法

针对施工图内容复杂多样,存在图形、文本、符号、表格等多种样式的数据形式,给基于施工图的三维建筑物模型重构带来较大困难的问题,该文分析了建筑施工图的数据内容及其关联性,提出了面向建筑物三维模型重建的数据组织方法,构建了面向数据提取的建筑物对象模型,设计了相应的数据结构和人机交互提取方法,为基于建筑施工图的信息提取提供了一整套可供借鉴的方法。提出了由框架参数、基本参数、扩展参数和语义参数构成的建筑施工图数据参数化分解方法,可以支持内容相对独立的分步参数提取方式,并设计了综合化的交互界面,简化了数据提取操作过程,试验表明有效提高了数据提取的效率和准确率。     

数字建筑模型整体投影真正射影像制作中的遮蔽检测方法

为解决城市大比例尺真正射影像制作问题,提出了一种数字建筑模型（digital building model,DBM）整体投影遮蔽检测方法。该方法利用DBM表面以矢量三角面存储和平面图形投影内部栅格互不遮蔽的特点,首先以三角面为单元对整个建筑物进行正射投影得到房顶多边形;然后进行透视投影得到整个建筑物在像方的成像多边形,通过数字高程模型（digital elevation model,DEM）投影迭代算法得到该建筑物在传统正射影像上的成像多边形,两者求差集得到建筑物的遮蔽区域物方多边形;最后选取最优辅助影像对遮蔽区域进行纹理补偿,制作出真正射影像。实验结果表明,该方法能够快速准确地检测出影像遮蔽区域,为生成高质量真正射影像提供了保障和前提。     

全息地图建模与多重表达

针对全息地图是全息技术应用于地图学领域而产生的一种全新的概念、模型和产品,目前全息地图在概念、表现形式、产品模式等方面还没有明确的、一致认可的结论和体系,其解决方案尚有待研究的状况,该文提出了全息地图及其多重表达的方法和模式。首先建立全息地图三维嵌套(即1个大三维嵌套3个小三维)语义模型,进而研究在数学模型和自适应机制驱动下的LOD对比和对象滑动/切换等系列化展示的全息地图多重表达方法,以及自然语言、图形、图像与场景相结合的全息地图多重表达技术手段,实现先分解和降维、后聚合和升维的全息地图多重表达实现策略。希望能够起到抛砖引玉的作用,也期盼广泛开展全息地图方向的合作研究。     

利用约束D-TIN进行建筑物多边形凹部结构识别与渐进式化简

分析了位于建筑物多边形外侧的凹部结构特征及其类型,探讨了一种基于凹部层次结构的建筑物多边形渐进式化简方法,即以三角形为形状基元,用约束Delaunay三角化方法对建筑物多边形进行空间剖分,从凹部三角形树中提取三角形序列,通过匹配特征序列识别凹部的基本模式,以确定和实施相应的凹部化简方法,在此基础上迭代执行识别-化简过程,以实现对建筑物复杂凹部的渐进式化简。实验分析表明,该方法具有结构化和渐进综合的特点。