基于傾斜影像的建筑物提取與參數(shù)化三維重建.pdf

1、在飛速發(fā)展的“數(shù)字城市”建設過程中，城市三維模型的重要性越來越突出，它作為“數(shù)字城市”建設的重要基礎數(shù)據(jù)，在城市規(guī)劃、社會服務、環(huán)境保護等行業(yè)的需求不斷增長，因此，開展基于傾斜影像的建筑物提取與參數(shù)化三維重建研究有一定的應用價值。
　　基于無人機平臺的傾斜攝影測量技術能夠高效實時地獲得大面積的城市三維模型，所得模型精度高且逼真，可以很好地反映地物的真實情況，克服了傳統(tǒng)三維建模方法中大量城市信息的失真與缺失，逐漸應用到各個領域。但傾

2、斜攝影測量技術的三維建模原理是以超高密度的點云數(shù)據(jù)來構建三角格網(wǎng)模型，導致所得模型仍存在一些問題，其中，最關鍵的一個問題是模型中的地物未分離（單體化），無法滿足地理信息系統(tǒng)的進一步管理與應用。因此，為解決傾斜模型中建筑物分離問題，本文以影像匹配點云數(shù)據(jù)作為研究對象，并針對如何解決影像匹配點云數(shù)據(jù)濾波處理、建筑物邊緣提取、參數(shù)化三維重建等問題進行了深入研究。具體工作包括：
　　（1）影像匹配點云數(shù)據(jù)濾波處理。重點研究了數(shù)學形態(tài)學濾波

3、算法，并針對傳統(tǒng)數(shù)學形態(tài)學濾波算法中采用規(guī)則格網(wǎng)的點云數(shù)據(jù)組織方式以及濾波窗口尺寸由人工設定的缺陷，通過虛擬格網(wǎng)技術以及基于地面點云比率自動確定迭代次數(shù)的方法對該算法進行了改進；改進的算法在傳統(tǒng)數(shù)學形態(tài)學濾波算法的基礎上，克服了規(guī)則格網(wǎng)重采樣引起的原始點云信息損失以及濾波窗口尺寸自適應性差的問題；并通過實驗對傳統(tǒng)數(shù)學形態(tài)學濾波算法與改進后的算法進行了定量分析，實驗結果表明，改進的形態(tài)學濾波算法能有效地提高濾波結果精度。
　?。?）

4、建筑物邊緣提取。重點分析了Canny邊緣檢測算法，針對傳統(tǒng)Canny邊緣檢測算法存在的缺陷（如高斯濾波器參數(shù)和高低閾值均由人工設定、梯度幅值計算僅考慮x、y方向的梯度等），通過采用自適應中值濾波、加入傾斜方向（45°與135°）的梯度、Ostu算法對該算法進行了改進；改進的算法在傳統(tǒng)Canny邊緣檢測算法的基礎上，解決了高斯濾波器參數(shù)和高低閾值自適應性差、傾斜方向邊緣信息缺失的問題；然后結合Hough變換，通過實驗對傳統(tǒng)Canny邊緣檢

5、測算法與改進后的算法進行了定量分析，實驗結果表明，改進的Canny邊緣檢測算法能有效地提高邊緣檢測的效果。
　?。?）基于參數(shù)化技術的三維重建。重點分析了參數(shù)化三維重建所需基礎數(shù)據(jù)的獲取方法，主要是在點云數(shù)據(jù)濾波處理與建筑物邊緣提取結果的基礎上，將非地面點云數(shù)據(jù)與建筑物輪廓線結合以完成建筑物點云的提取及量測，獲得建模參數(shù)信息（如建筑物的類型及高度、屋頂?shù)念愋图案叨鹊龋?；最后結合無人機影像的紋理信息完成建筑物規(guī)則文件編寫，從而實現(xiàn)建