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。     

建筑物单体结构化重建的变尺度网格基元提取法EI北大核心CSCD

现有的区域生长算法提取平面基元不准确不规则，忽略了尺度较小的几何结构。本文提出了一种建筑物单体结构化重建的变尺度网格基元提取方法，采用多尺度区域生长算法从网格不同尺度大小的几何结构中提取出对应的平面基元，提升了平面基元提取的准确性和完整性。通过平面基元拓扑优化进一步改善平面基元的拓扑质量，提升多边形表面模型的重建精度；并采用面积优先级策略提高共面平面基元合并效率。试验结果表明，本文方法能够更准确地进行平面基元的提取，保留了建筑物较小尺度的几何结构，生成了更简洁紧凑、结构化的建筑物多边形表面模型。     

三维城市模型中建筑物LOD模型研究

建筑物模型在三维城市模型(3DCM)中占有相当大的比重,建筑物模型多细节层次(LOD)的建立和表达直接关系到三维城市模型的整体显示效率和真实表现力,是三维城市模型的重要研究内容之一。本文从建筑物模型的纹理特征和几何结构出发,论述了建筑物LOD模型的建立原则,并从应用角度就建筑物各个细节层次模型的特点、应用范围与数据获取等方面进行了分析。     

利用多尺度Hough变换提取高分辨率SAR图像建筑物L型结构

提出了一种利用多尺度Hough变换从高分辨率SAR图像提取建筑物L型结构的方法。针对高分辨率SAR图像建筑物L型结构的特点,建立了建筑物L型结构简化几何模型,并采用从粗到精的思路利用多尺度Hough变换提取建筑物L型结构方向线。并提出了一种L型结构组合度函数对提取直线进行编组,确定建筑物L型结构的方向和拐点。最后,采用基于扫描线的方法计算L型结构线宽,得到完整规则的建筑物L型结构。多幅真实机载高分辨率SAR图像实验结果表明,本方法可以有效地提取高分辨率SAR图像建筑物L型结构,提取结果与实际位置吻合较好。     

基于机载LiDAR点云的建筑物多细节层次建模方法

机载激光雷达点云（LiDAR）重建大范围建筑物模型一直是实景三维建模的热点问题,由于机载激光点云稀疏、建筑物立面数据缺失,给模型自动化重建带来了极大的挑战。为了解决该问题,本论文研究基于图优化理论重建建筑物多细节层次（LOD）模型。首先,对原始点云进行自动化滤波,分离地面点和非地面点,对地面点构建数字高程模型（DEM）,对非地面点半自动提取单体化建筑物点云。然后,基于滚球法（Alpha shape）提取建筑物边界,利用通用图优化方法（G2O）对误差线进行全局一致性改正,获得规则化的二维边框。并基于建筑物屋顶三维高程及DEM高程值重建建筑物LOD1模型。其次,根据点云的高程差异生成高程栅格图,从高程栅格图提取建筑物轮廓线,对轮廓线进行简化、规则化、聚类,并将规则后的边界线拉伸获取建筑物立面结构,弥补建筑物立面数据缺失对建模的影响。最后,将屋顶平面相交、建筑物立面裁剪,对候选平面进行二元图割全局优化,选择最能表达建筑物结构的平面,以此重建建筑物LOD2模型。本论文选择北京市2017年机载激光点云进行实验,结果表明,本文提出的方法可以稳健地重建建筑物多细节层次模型,LOD2模型距离偏差为0....     

实景三维建模中的建筑物mesh模型立面修整

实景三维模型作为实景三维中国建设中的数据底座,发挥了极其重要的作用。建筑物mesh模型作为实景三维模型中重要的数据,其质量好坏直接影响着实景三维模型的使用效果。本文结合实际工程经验,提出了一种批量化的建筑物mesh模型立面修整方法。首先,以ContextCapture软件生成的实景三维模型为基础,采集建筑物的矢量轮廓线;然后,利用参数化建模软件批量生成平整的建筑物三维矢量面,自动完成建筑物立面到三维矢量面的吸附,使建筑物立面结构平整;最后,以修复好的建筑物mesh模型为参考,在ContextCapture软件中进行建筑物mesh模型纹理映射,批量完成建筑物mesh模型的更新。通过多个试验场景测试,验证了该方法的有效性和高效性。     

典型建筑物群组模式的空间图卷积模型DGCNN识别方法

建筑物群组模式的识别是建筑物综合的重要步骤,高效的建筑物群组模式识别方法能有效提升地图自动综合的质量。建筑物群组模式的识别目前主要包括几何方法和传统的机器学习方法两种,存在规则定义复杂、特征工程庞大等缺点。图卷积神经网络方法克服了传统方法的局限性,已成功地应用于建筑物的模式分析。然而,目前使用图卷积进行建筑物群组多模式识别的相关研究较少,且已有的图卷积大多基于谱域图卷积,对空间局部信息考虑不足。引入空间图卷积模型DGCNN(deep graph convolutional neural network)进行建筑物群组的多模式识别,首先聚类建筑物数据形成群组,并构建建筑物群组的几何模型;然后定义建筑物的特征向量,建立建筑物群组的图结构;最后将图结构输入DGCNN模型训练,得到建筑物群组模式。结果发现,该模型在训练集的精度达到97.60%,测试集的精度达到95%,优于谱域图卷积方法,能有效用于建筑物群组模式分类。     

基于体元分析的三维建筑物模型结构化分割方法

针对现有三维模型分割方法在建筑物基本结构特征识别方面存在的不足,提出一种基于体元分析的三维建筑物模型结构化分割方法。该方法首先通过体元化和内部距离参数计算在模型内部构建分层距离场,然后采用局部极值判别方法从各层距离场中提取出对建筑物结构、形状分布具有代表意义的中心体元,并基于中心体元和内、外部体元聚类找到建筑物在空间组成上相互独立的结构单元,最后依据体元分析结果对原始建筑物模型进行表面分割。试验结果表明,该方法能够对不同风格的建筑物模型进行有效分割,具有极强的稳健性。     

复杂三维建筑物模型的多细节层次自动简化方法

复杂三维建筑物模型由于其具有建筑构件及其结构关系的详尽几何描述,将越来越多的出现在各类精细化虚拟地理环境应用中.但是,当前图形硬件处理能力的增长仍远落后于激增的三维数据规模,从而导致该类模型难以被高效地绘制.并且,模型中错综复杂的构件关系妨碍了用户对其结构的快速认知.因此,急需对该类模型自动化地建立多个细节层次(level of detail,LOD)的三维模型.由于已有模型自动简化方法对复杂三维建筑物模型存在保真性与合理性方面的严重不足,复杂建筑物模型的简化需要大量人工干预,代价大且易产生人为错误,已成为复杂三维建筑物模型广泛应用的重要瓶颈.如何针对模型不同的复杂性,定量优化LOD模型的细节水平,自适应的保留重要特征并减少不必要的冗余,以符合人对其认知过程的层次性,是计算机图形学与虚拟地理环境领域亟待解决的前沿难点问题.     

复杂三维建筑物模型的线性几何编码

提出了一种适合复杂三维建筑物模型高效网络传输的线性几何编码方法.首先对建筑物模型进行体元化,构建原始模型的八叉树索引,然后依据索引结构的层间扩展模式和各模式的经验概率对其几何信息进行线性压缩编码,最后通过构建空间密度场,采用改进的MC算法对线性码流进行解码重构.实验表明,该方法不受原始模型表面拓扑连接关系的约束,能够在保持模型外观的前提下有效减少复杂三维建筑物模型网络传输的数据量和等待时间.     

基于低空航测系统的建筑物三维建模

低空航测系统的研制与应用,开拓了三维城市建模新的技术手段。本文介绍了低空航测系统相应的数据处理软件系统和立体测图软件,并阐述了基于该系统三维城市建筑物纹理的快速获取和利用3DMAX软件的三维建模方法。低空航测技术结合3DMAX三维立体建模软件的城市三维建模,可以为"数字城市"的快速发展开辟一种新的途径。     

基于移动激光扫描点云数据和遥感图像的建筑物三维模型快速建模方法

建筑物的三维建模是城市三维建模和可视化的重要组成部分。本文提出一种基于点云数据与遥感图像的建筑物三维模型快速建模方法。首先,运用改进的RANSAC法从点云数据中提取建筑立面,根据立面区分平顶建筑与人字形屋顶建筑;在此基础上,进一步对建筑物的高度进行提取;之后,利用区域增长法从遥感图像中提取建筑物屋顶轮廓,利用形态学方法对提取出的轮廓进行规则化处理,并基于Freeman链码提取轮廓角点,得到规整的轮廓;最后,根据提取出的建筑高度属性对屋顶轮廓拉伸并进行纹理映射,实现对建筑物的三维重建。通过实例证明,提出的方法能快速、高效地实现建筑物三维模型的重建。     

基于分层分户图的室内外一体化三维模型构建与应用

房产三维是三维GIS的应用重点,分层分户图的三维建模更是房产三维建设的重要组成部分.本文对比了3 Ds Max建模、平面拉伸建模和分层分户图建模方法,分析了分层分户图建模优势,重点研究了分层分户图建立三维模型的方法.     

一种参数化建筑物三维建模方法

针对传统的建筑物建模方法需要大量人机交互操作,建模过程复杂和成本高的问题,该文提出一种参数化建筑物三维建模方法。首先,以高分辨率遥感影像和建筑物立面影像作为数据源,在遥感和GIS软件平台的支持下,提取建筑物的底面边界、高度、楼层数、层高和屋顶类型等空间数据和属性数据,并将其保存至GIS空间数据库。其次,提出基于拉伸、拆分、添加结构面过程的建筑物主体结构建模方案,并设计了模型自动生成算法。进一步,采用Ruby面向对象语言,通过调用SketchUp平台的应用程序接口函数,结合编程实现了建筑物的自动化建模。最后,开发了建筑物参数化建模插件。实际建模实验成果表明:该方法能够显著降低建模人员劳动强度,提高建模效率。     

GIS系统中实现规模化建筑物的三维建模方法

分析、总结了GIS技术与三维建模技术的特点,在此基础上提出了一种高效的基于地理信息系统开展建筑物三维建模的技术方法。即采用草图大师三维建模模块实现建筑物3D建模,并利用其与ArcGIS软件的接口,将其植入ArcGIS系统中,构建规模化的城市建筑的三维数字化应用模块,实现3D浏览和应用;同时重点探讨了建立应用模块的三维模型结构化方法,3D文件的组织与管理以及三维数据高效缓存技术处理细节。     

基于城市航空立体像对的全自动3维建筑物建模

城市建筑物3维建模是虚拟城市建设的关键技术之一。基于大比例尺航空立体像对提出3维建筑物建模方法。首先对2维边缘检测Canny算子进行改进，以期从城市航空影像中检测出较为精确的2维建筑物轮廓线。然后把改进的自适应最小二乘相关算法运用到金字塔匹配算法中，由于金字塔匹配算法中最为关键的问题是误差传递的有效控制，而以往的研究中尽管采用了多咱控制策略但效果不是很好，作者通过提出2种新的误差传播控制策略得到了较高精度的匹配结果。利用匹配生成的高精度3维信息对检测到的2维建筑物轮廓线进行3维插值，获得建筑物的3维信息，由此实现了建筑物3维建模。     

无人机遥感及3维建模技术在景区3维虚拟景观生成中的应用

主要探讨采用无人机航片、ETM影像、Quickbird影像、DEM数据和DLG数据构建景区3维虚拟景观的方法,重点介绍了多种遥感影像数据的处理、建筑物3维建模、数据的集成整合、3维虚拟景观生成等方面的内容,解决了影像的纠正、调色,3维建模优化,各类型数据的匹配,3维虚拟景观构建及扩展应用等技术问题。     

基于ArcGIS与航空影像的城市三维建模方法研究

针对当前＂数字城市＂建设对三维建筑模型的需求,提出了一种基于Arc GIS平台,利用航空影像及其4D产品进行城市快速三维建模的方法,详细介绍了建模数据来源、三维模型构建方法及技术路线等,并进行了试验及分析,验证了该方法的可行性和高效性。     

基于CityEngine的三维城市规划设计与研究

城市规划领域越来越需要三维建模技术的支持。CityEngine作为一种新型的三维建模软件,不仅可以批量生成规划模型,还可以用来辅助三维城市规划设计。本文基于CityEngine规则建模方法,实现了规划方案对比、建筑体量调整、规划指标计算等功能,通过对某小区进行实际建模验证,证明了CityEngine可以为城市规划者们提供新的思路,为城市设计和城市管理提供决策支持。     

基于三维狄洛尼三角网的曲面重建算法

随着三维激光扫描技术应用领域的不断拓展,对点云数据三维建模的需求越来越迫切。曲面重建技术作为三维建模的核心技术之一,在逆向工程、计算机视觉、计算机制图以及虚拟现实等技术领域都有着非常广泛的应用前景。本文提出一种基于三维狄洛尼三角网的曲面重建算法,其本质是一种结合了曲面生长算法思想的贪心算法,即在一定约束条件下,按照最优三角形选择标准,算法从预先构建好的三维狄洛尼三角网中,逐个筛选出最优三角形添加到生长曲面上,最终输出由一系列显式三角形所组成的流形曲面。这种方法对比目前主流的隐式曲面重建算法具有参数依赖性较小、不需要计算法线等优点,并且能够重建地形扫描、建筑物扫描和精细化扫描的点云模型。利用此算法对多种点云模型进行曲面重建试验,结果表明该算法生成曲面质量好、重建效率高、实用性强,能够很好地应用于三维建模领域。