建筑物三维表面模型简化算法探讨

模型简化是近年来计算机图形学中的一个研究热点,并已在虚拟现实、可视化、实时渲染、计算机视觉和渐进传输等众多方向得到广泛应用。本文针对3D建筑物表面模型的自动简化处理,首先对现有模型简化算法及各自的优缺点进行了归纳总结,分析了现有3D建筑物模型简化算法存在的问题,并探讨了3D建筑物表面模型的简化思路。     

城市场景结构感知的网格模型简化算法

针对二次误差测度(QEM)网格简化算法全局几何特征信息损失严重的缺点,提出一种具有结构感知功能面向城市三维模型重建的网格简化算法。该算法顾及城市影像中平面结构特征,以代理平面为全局特征约束条件,使模型在简化过程中全局结构特征更多地被保持,以利于多层次细节模型(LOD技术)、网格优化提速等模型后续操作。以倾斜摄影获取影像生成的初始三角网格模型为试验数据,采用所给算法对其进行网格简化并与QEM算法进行对比。结果表明:所给算法简化精度及简化效率均优于QEM算法。     

顾及地物类别的倾斜摄影三维模型简化方法

基于倾斜摄影测量的三维建模已成为城市级实景三维建设的发展趋势。在城市三维模型中,由于植被表面不平整,需要用大量的三角面来刻画,但这并不是实景三维数据记录和表达的重点,并且大量的数据会给模型展示和应用带来很大的困难。因此,本文提出了一种顾及地物类别的倾斜摄影三维模型简化方法。首先,计算三维模型的纹理信息和几何信息,结合马尔可夫随机场(MRF)顾及空间一致性的优点提取植被;然后,采用二次误差测度(QEM)算法简化特定的植被区域;最后,对简化后的白膜模型进行纹理重映射。试验结果表明,本文方法能够准确提取并有效简化植被区域,纹理重映射的结果在外观上也与原始模型相差无几,取得了预期的良好效果。     

基于顶点聚类的多纹理三维模型简化算法

基于顶点聚类,本文提出了一种针对COLLADA规范的多纹理三维模型简化算法。首先介绍了COLLADA模型标准;其次介绍了算法步骤,着重介绍了基于顶点聚类的模型简化算法的思想和重点内容,特别是简化后的几何元素与纹理贴图的重新映射;最后通过实验证明,采用该算法化简的模型能够较好地保持原三维模型的可视化效果,特别对多模型的三维场景,既压缩了数据量,又基本保留了三维场景的整体轮廓,在实际应用中可以提高三维场景可视化的效率。     

融合边折叠与平面约束的建筑物模型简化方法

针对倾斜摄影测量重建的三维建筑物模型存在三角形面元数据量大的问题,该文探索了一种基于平面结构保持的建筑物模型简化方法。使用双边滤波处理模型的三维网格,从而抑制平滑区域的网格起伏和保留过渡区域的边缘特征。在此基础上,利用区域增长法提取有效的平面结构分布。将边折叠算法和平面结构约束融合,设计边折叠运算的代价函数,以迭代的方式删除多余边,直至满足模型精简的条件。通过实测数据处理并与现有先进算法进行比较分析,结果表明,该文方法可以压缩99.5%的数据量并保持良好的建筑物结构形态,在建筑物简化建模方面具备有效性。     

实景三维模型孔洞区域的网格重构算法

针对无人机倾斜摄影技术生产的实景三维模型数据中存在孔洞区域的问题,该文提出一种能够修复常规孔洞和无网格边界孔洞的网格重构算法,通过峰值线检测、插值特征点以及曲面重建技术修补常规孔洞,而对于无网格边界孔洞则利用三维凸包构建、三角面探测和网格缝合技术来修补。该算法能够快速、准确的修补孔洞区域,保证模型的网格体拥有正确的拓扑结构并符合常规数据生产需求。实际生产数据的修复结果表明,该算法修复的网格模型在进行纹理映射后能够准确并美观地表达地物特征信息,修复过程也很大程度上简化了人工操作,进而提高了实景三维模型生产效率。     

一种大规模倾斜摄影模型三维可视化方案

提出了一种基于四叉树结构的大规模倾斜摄影模型三维可视化方案：首先采用二次误差测度（QEM）的半边折叠算法对三角网格模型进行分层几何简化;然后对分层简化的模型进行纹理映射和分块,分块结果采用Morton编码命名;最后将场景按金字塔结构进行LOD（多细节层次结构）组织。选取某一试验区域的真实倾斜模型数据进行了试验,结果表明,该方案能依据模型在计算机屏幕上所占的像素大小,动态加载倾斜模型数据,完成大规模场景的实时可视化。     

多通道颜色信息融合与纹理影像检索

利用纹理特征进行遥感影像检索时,通常先将多波段影像转化为灰度影像再提取纹理特征,但由于忽略了影像的颜色信息,用于遥感影像检索时往往难以得到好的检索结果。针对此问题,该文利用Gabor小波构造多个相同方向不同尺度的滤波器以提取波段之间的差异信息,并与传统的纹理特征融合构成改进的纹理特征。实验结果表明,相比传统的纹理特征,改进的纹理特征对影像内容的描述能力更强,有效地改善了检索结果,提高了检索查准率。     

三维GIS支持下的实景融合系统设计与实现

视频监控在安防领域的应用日益广泛,但传统的分镜头监控模式具有画面相互孤立、缺乏关联性的应用局限.针对这一问题本文分析了实时监控视频在三维场景中融合展示的难点问题,设计了基于三维GIS的实景融合系统.系统通过视觉特征匹配计算视频投射视角,针对球机设备研究了虚实场景视频联动投射的方法,并通过服务化配置的方式进行数据的加载....     

一种纹理特征融合分类算法

分别利用多通道Gabor滤波器和马尔可夫随机场模型对纹理图像进行分析,得到两组特征影像。将上述两组特征影像进行融合,最后利用融合后的数据实现图像的分类。实验证明,基于上述方法的纹理特征融合分类算法大大提高了图像的分类精度。     

顾及空间访问密度的地理信息服务请求负载均衡算法

有效的负载均衡是提升当前海量地理信息网络服务请求响应效率最常用的方法,但现有算法存在空间服务调用方面难以兼顾空间性和服务请求量的不足.为此,本文通过引入空间访问密度,同时考虑地理信息服务请求本身的频繁程度与数据在空间分布上的关系,提出一种顾及空间访问密度的地理信息服务请求负载均衡算法.首先,统计地理信息服务访问调用日志...     

一种顾及纹理特征的自适应密集匹配方法

针对半全局立体匹配(SGM)算法对于弱纹理区域误匹配率较高的问题,该文提出了一种顾及纹理特征的 自适应密集匹配方法,也是SGM算法与该文提出的一种跳过噪声点的区域增长 自适应窗口匹配算法的结合.首先,以某一待匹配点为中心构建一个一定大小的初始窗口.其次,计算窗口内其余各点与待匹配点灰度差的绝对值之和,根据该值的大小判断...     

顾及误差的宗地合并算法

地籍信息系统的宗地合并操作时常会失效,其原因是实际测量的宗地图形与系统要求的理想化宗地图形有一定的差异。本文针对该问题,讨论了公共点的匹配与公共边的匹配,构造了顾及误差的宗地合并算法。该算法在地籍信息系统GBland中得到应用,应用结果表明了该算法的有效性。     

日光温室的纹理特征分层提取

针对高分辨率影像上日光温室的信息提取问题,该文提出了利用支持向量机、最近邻算法结合纹理特征在不同层上分别提取连片日光温室和独栋日光温室的方法。实验表明:纹理特征能提高分类精度,在大尺度的层上,分类精度提升幅度较大,但在小尺度的层上,分类精度提升幅度会比较小;并不是参与运算特征数越多,分类精度越高,多数情况下光谱+纹理组合的分类精度最高;提取连片日光温室的最优方案是支持向量机和光谱+形状+纹理(7像素×7像素),总精度为92.86%,Kappa系数为0.90,而提取独栋日光温室最优方案为SVM和光谱+纹理(11像素×11像素),总精度为88.39%,Kappa系数为0.86。     

测量平差中求解协因数的简化算法

本文从测量平差精度评定的求解协因数阵的过程中,寻找了一种有关协因数阵的简便算法,此算法的特点在于从已知的解法中,提炼出一种便于理解和记忆的方法,从经典的平差解答中找出规律,从而避免了去死记硬背复杂的结论。本文针对提出的简便算法,在条件平差、间接平差、附参数的条件平差和附限制条件的间接平差中通过验证,结果是正确的。     

基于多尺度纹理和光谱信息的SVM分类研究

基于单尺度纹理和光谱信息的地物分类较难取得理想效果,本文结合多尺度纹理与光谱信息,运用SVM分类方法,对IKONOS遥感影像进行分类。结果表明:结合多尺度纹理和光谱信息的SVM高分辨率遥感影像分类,能够更好地描述地物,分类总体精度达到83.9%,与基于光谱信息的最大似然法和基于单尺度纹理和光谱信息的SVM分类方法比较,分类精度分别提高了13.8%和4.9%,该方法有助于提高高分辨率影像的分类正确率。     

顾及时空轨迹特征的台风相似性评估算法

相似的台风路径在一定程度上反映了影响台风运动的诸多因素产生的相同或相似的综合效应。本文基于IMHD-ST距离并综合考虑轨迹时空距离和频率特征,提出了一种距离-频率时空轨迹相似性度量算法,从时空位置和路径形状两个角度衡量台风轨迹之间的相似程度。经实际数据验证本文所提出的算法计算结果准确,同时提高了对噪声、采样率变化和偏移等干扰的抵抗能力,能有效匹配相似轨迹对,服务于台风路径预测与历史相似台风案例的提取。     

利用纹理特征提取城市用地信息方法探索

就利用灰度共生矩阵纹理特征提取城市用地信息做了初步探索。计算灰度共生矩阵四个纹理特征量,选择建筑用地与其它地类的纹理特征统计量差别较大的特征,用于提取建筑用地信息。通过计算选择了对比度纹理特征,对该特征图像进行分类、密度分割及后处理,得到城市用地信息。通过精度评定证明了纹理特征用于分类可以提高分类的精度,并能提高土地利用动态监测的自动化程度。     

基于面积分界尺度的居民地轮廓化简

分析常用的利用宽度和深度分界尺度进行面状居民地轮廓化简方法中存在的不足,提出基于面积分界尺度的居民地轮廓化简。即首先根据面状居民地的轮廓特征对居民地数据进行预处理,删除其中的冗余数据;然后,通过计算居民地弯曲部分构成的平行四边形的面积判断弯曲部分是否进行化简,并利用对边线的求交进行居民地图形轮廓的化简;最后,通过对实际面状居民地数据的化简实验验证文中方法的有效性和可操作性。