基于約束Delaunay三角形的多視三維重建方法研究.pdf

1、近年，城市級(jí)實(shí)景三維模型的需求越來(lái)越迫切，快速獲取高質(zhì)量建筑。物模型也成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)及圖形學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。利用低空多角度傾斜航拍照片，基于多視立體(Multi-view Stereo，MVS)的三維重建方法，因其數(shù)據(jù)獲取成本不高，具備真實(shí)紋理，流程自動(dòng)化等特點(diǎn)，成為大范圍場(chǎng)景三維重建的首選方案。然而，隨著各種應(yīng)用對(duì)三維模型質(zhì)量要求的提高，目前MVS三維重建方法存在的一些不足亟待改善。一方面，MVS方法需要進(jìn)行圖像間逐像素的相似度匹配，

2、而城市建筑表面通常缺乏紋理，造成匹配失敗或錯(cuò)誤，使得的重建模型質(zhì)量下降，出現(xiàn)扭曲變形失真、平面凹凸不平引起紋理貼圖錯(cuò)誤等問(wèn)題;另一方面，對(duì)于高分辨率航拍影像，逐像素的密集匹配過(guò)程，直接導(dǎo)致點(diǎn)云的生成效率低下，難以適用于大范圍城市場(chǎng)景的三維重建。
　　針對(duì)以上問(wèn)題，本文提出基于約束Delaunay三角形的多視3D重建方法和加速的基于PactchMatch的點(diǎn)云生成方法，對(duì)基于圖片的MVS城市建筑三維重建方法進(jìn)行改進(jìn)，旨在提高建模精度

3、及加快建模效率。本文的主要工作歸納如下:
　　1)提出一種加入直線約束的城市建筑三維重建方法。方法的基本流程如下:首先，輸入無(wú)人機(jī)獲得的一系列圖片，通過(guò)直線檢測(cè)器(Line Segments Detector，LSD)和超級(jí)像素提取圖像的直線段和邊緣，并簡(jiǎn)化邊緣多邊形，再通過(guò)2D約束德勞內(nèi)三角化（constrainted Delaunay Triangle，CDT）得到單視圖2D三角格網(wǎng)，然后根據(jù)密集點(diǎn)云回算2D三角格網(wǎng)頂點(diǎn)的三維

4、位置，得到單視圖的3D格網(wǎng)模型，最后通過(guò)多視圖合并得到場(chǎng)景完整3D模型。
　　2)提出一種加速的改進(jìn)點(diǎn)云生成方法，該方法主要提升點(diǎn)云生成速度以加快建模流程。方法基本流程如下:輸入為經(jīng)SFM進(jìn)行相機(jī)內(nèi)外參數(shù)校正的圖像序列，基于PatchMatch方法，對(duì)像素塊間的相似度匹配方法進(jìn)行改進(jìn)，采用稀疏匹配策略，并隔采樣生成深度圖，經(jīng)過(guò)濾、合并得到3D點(diǎn)云。
　　最后，對(duì)無(wú)人機(jī)獲取的真實(shí)場(chǎng)景多角度航拍圖像集，采用本文提出的方法進(jìn)行城市