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建筑物立面DIM点云滤波及细节提取研究

建筑物立面DIM点云滤波及细节提取研究

作者：崔颖北京建筑大学

学位级别：硕士

随着5G时代的到来,数字城市、智慧城市建设开始进入快速发展阶段。智慧城市是基于云计算、物联网等新信息技术构建的信息化城市,该建设的实施与发展对测绘领域城市建筑物模型构建提出更高要求,尤其在模型精细化方面,完整而精细的城市建... 详细信息

随着5G时代的到来,数字城市、智慧城市建设开始进入快速发展阶段。智慧城市是基于云计算、物联网等新信息技术构建的信息化城市,该建设的实施与发展对测绘领域城市建筑物模型构建提出更高要求,尤其在模型精细化方面,完整而精细的城市建筑物三维模型要求对立面做进一步详尽描述,因此针对建筑物立面模型构建以及立面细节信息提取进行研究十分必要。城市建筑物三维模型构建数据来源主要包括点云与影像数据,显而易见基于点云数据构建的建筑物模型精细化程度更高。目前,基于点云数据建筑物模型重建算法多针对Li DAR点云,如在建筑物轮廓提取基础上叠加DSM高程信息的建模方法,但此类方法所构建建筑物三维模型缺乏立面纹理信息,因此需要补充采集立面影像数据做纹理映射工作以进一步完善建筑物立面模型,且基于该方法构建的建筑物立面模型本质上仍没有实现三维化,难以满足未来智慧城市建设的要求。因此为充分发挥点云数据在建筑物立面模型精细化中的作用,本文对基于摄影测量手段获取的立面影像密集匹配（Dense Image Matching,DIM）点云滤波分类及细节提取方法展开研究,论文主要工作与创新如下:（1）阐述了DIM点云影像匹配生成原理,重点分析了影像匹配技术中用于相对定向的稀疏匹配与生成稠密点云的稠密匹配之间的联系与区别,并对比Li DAR点云对DIM点云数据特性及其在精细化立面模型构建方面应用优势进行分析总结,为后续DIM点云数据处理实验做准备。（2）建筑物立面DIM点云滤波。首先结合Li DAR点云经典滤波算法原理对DIM点云滤波算法研究进展作分析总结,将DIM点云滤波算法按照原理分为两类:一类主要是对Li DAR点云滤波算法加以改进以适用DIM点云,另一类则是针对DIM点云本身数据特性提出的滤波方法。然后,对立面DIM点云空间分布特性进行分析,将DIM点云噪声分为粗差噪声点和冗余噪声点两类,先采取半径滤波算法剔除冗余噪声点,而后对平面结构立面和曲面结构立面分别采取基于数学模型构建和Logistic回归算法的滤波方法对冗余噪声点进行剔除以提取准确立面DIM点云,为后续立面DIM点云细节提取实验做准备。（3）基于SVM算法的建筑物立面细节提取。首先分析概述SVM算法主要原理并对其分类模型构建解算方法进行阐述,然后针对不同立面细节的颜色特征差异选取立面DIM点云样本并基于点云颜色信息构建样本特征向量以训练SVM算法分类模型,最终实现立面细节分类提取目标。（4）本文创新点。不同于传统点云滤波算法以三维空间信息视角看待点云所含信息,将立面DIM点云所含空间几何信息及颜色信息视为学习对象的多维特征,通过特征组合构建特征向量,并借鉴机器学习分类方式,采取点云样本选取、分类模型训练、测试数据分类步骤对立面DIM点云进行滤波及分类提取实验,对机器学习算法在立面DIM点云数据处理中应用做出探索。

关键词：建筑物立面 DIM点云滤波立面细节提取 Logistic回归算法 SVM算法

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车载联合机载点云数据的建筑物立面建模

测绘科学 2019年第2期44卷 94-101页

作者：杨清科李永强李立雪孙渡李鹏鹏范辉龙河南理工大学测绘与国土信息工程学院河南焦作454000 上海华测导航技术股份有限公司上海201702

针对建筑物立面几何模型构建的难题,该文提出了一套完整的建筑物立面提取方法。在车载-机载LiDAR点云数据精确配准的基础上,首先提取出机载建筑物的外轮廓线,通过设置轮廓线缓冲区实现立面点云分割,然后采用随机抽样一致性(RANSAC)平面... 详细信息

针对建筑物立面几何模型构建的难题,该文提出了一套完整的建筑物立面提取方法。在车载-机载LiDAR点云数据精确配准的基础上,首先提取出机载建筑物的外轮廓线,通过设置轮廓线缓冲区实现立面点云分割,然后采用随机抽样一致性(RANSAC)平面探测算法探测建筑物主立面,最后结合立面语义规则及面片之间的拓扑关系构建建筑物立面的三维线框模型。实验结果表明,新方法能准确、有效地构建建筑物立面模型。

关键词：机载LiDAR 车载LiDAR 建筑物立面 RANSAC 几何建模

三维Mesh建筑物立面半监督对比学习语义分割方法

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国防科技大学学报 2024年

作者：杜春成浩维资文杰陈浩李军国防科技大学电子科学学院

从三维Mesh数据中分割建筑物立面以识别对象，是三维场景理解的关键，但现有方法多依赖高成本的精细标注数据。针对该问题，提出了一种半监督学习方法，引入一种基于对比学习和一致性正则化的半监督语义分割（SemiSeg-contrastive and c... 详细信息

从三维Mesh数据中分割建筑物立面以识别对象，是三维场景理解的关键，但现有方法多依赖高成本的精细标注数据。针对该问题，提出了一种半监督学习方法，引入一种基于对比学习和一致性正则化的半监督语义分割（SemiSeg-contrastive and consistency regularization，SS＿CC）方法，用于分割三维Mesh数据的建筑物立面。在SS＿CC方法中，改进后的对比学习模块利用正负样本之间的类可分性，能够更有效地利用类特征信息；提出的基于特征空间的一致性正则化损失函数，从挖掘全局特征的角度增强了所提取建筑物立面特征的鉴别力。实验结果表明，所提出的SS＿CC方法在F1分数、mIoU指标上优于当前一些主流方法，且在建筑物的墙体和窗户上的分割效果相对更好。

关键词：三维Mesh数据建筑物立面对比学习语义分割

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重复结构检测的建筑物立面影像纹理分割

测绘科学 2018年第3期43卷 82-86,116页

作者：辛卫东刘亚文武汉大学武汉430079

针对检测影像重复结构的算法需要大量迭代计算、效率不高等问题,该文结合相位相关和灰度相关算法,实现了建筑物立面影像纹理重复结构的检测,在此基础上,利用灰度梯度信息进一步分割立面纹理结构。相位相关通过在频域检测立面两区域影像... 详细信息

针对检测影像重复结构的算法需要大量迭代计算、效率不高等问题,该文结合相位相关和灰度相关算法,实现了建筑物立面影像纹理重复结构的检测,在此基础上,利用灰度梯度信息进一步分割立面纹理结构。相位相关通过在频域检测立面两区域影像傅里叶变换的相移来确定其在空间域对应的近似偏移量,实现重复纹理结构的粗定位。基于灰度相关的相关系数用来检测两区域影像的灰度相似性以精确确定重复纹理结构。纹理结构的分割则是根据纹理边缘梯度特点,在水平和竖直方向定位纹理结构单元的分割线。实验证明,该算法结合了立面影像纹理相似区域粗定位和精检测,有效提高了立面影像纹理重复结构检测及分割的效率。

关键词：建筑物立面相似性检测纹理分割

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三维激光扫描建筑物立面数据的自动提取

测绘通报 2016年第10期 25-30页

作者：林卉王李娟康志忠田艳凤邵聪颖江苏师范大学测绘学院江苏徐州221116 中国地质大学(北京)土地科学技术学院北京100083 空军后勤学院江苏徐州221110

对地面三维激光扫描仪所获取的海量点云进行建筑物立面数据的提取,有利于提高后续分割拟合、三维建模及变化检测等处理的效率和稳定性。因此本文针对建筑立面点云数据的特点,提出了一种基于相邻扫描点角度间隔直方图的提取方法。首先介... 详细信息

对地面三维激光扫描仪所获取的海量点云进行建筑物立面数据的提取,有利于提高后续分割拟合、三维建模及变化检测等处理的效率和稳定性。因此本文针对建筑立面点云数据的特点,提出了一种基于相邻扫描点角度间隔直方图的提取方法。首先介绍了固定式三维激光扫描获取的数据特点,然后对基于扫描线的建筑物立面数据提取方法应用于固定式三维激光扫描数据的局限性进行了分析,在此基础上提出了统计扫描角度范围内指定大小(如1°×1°)格网内扫描点的个数,以生成相邻扫描点角度间隔的二维直方图并转换成灰度图像,通过二值化和连通区域标记方法提取了建筑立面数据。试验证明本文方法是行之有效的。

关键词：地面激光扫描点云建筑物立面二维直方图灰度影像

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多尺度建筑物立面特征的图结构表达方法

测绘通报 2024年第12期 111-116页

作者：李敏张珊珊吴卫广州市城市规划勘测设计研究院有限公司广东广州510060 广州市规划和自然资源自动化中心广东广州510030

针对现有建筑物三维成果缺乏形式化表达,不同专业获取的立面信息尺度单一,缺乏具体采集内容、规范不足的问题,本文从街区-单体-墙面3个尺度构建了建筑物立面特征元素及其之间的关系描述规范,提出了基于混合图模型的多尺度图结构建筑物... 详细信息

针对现有建筑物三维成果缺乏形式化表达,不同专业获取的立面信息尺度单一,缺乏具体采集内容、规范不足的问题,本文从街区-单体-墙面3个尺度构建了建筑物立面特征元素及其之间的关系描述规范,提出了基于混合图模型的多尺度图结构建筑物立面特征表达方法,实现对建筑物立面的多尺度特征描述,并选取试验区域,依托Neo4j图数据库技术,从空间多尺度构建、立面特征实体构建和关联关系构建3方面构建建筑物多尺度特征模型。结果表明,通过将城市建筑物外立面的相关信息存入图数据库,可以实现数据的整合,使得原本分散、难以管理的数据变得集中、有序,同时图结构数据库的建立促进了数据的共享,提高了信息的流通效率和利用率。

关键词：实景三维建筑物立面图结构多尺度特征

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车载LiDAR点云中建筑物立面的自动分割

测绘科学 2014年第4期39卷 106-109页

作者：李永强吕海洋苏蕾王文越曹鸿杨莎莎河南理工大学测绘与国土信息工程学院河南焦作454000 北京师范大学减灾与应急管理研究院北京100875 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室南京210046

将建筑物立面数据从散乱无序的车载LiDAR点云中分割出来是一项繁琐而艰巨的任务。本文提出基于基础地理数据辅助的分割方法:首先对基础地理数据进行要素精简,提取有效的建筑物轮廓数据;然后将提取数据转换到车载LiDAR点云数据所在坐标系... 详细信息

将建筑物立面数据从散乱无序的车载LiDAR点云中分割出来是一项繁琐而艰巨的任务。本文提出基于基础地理数据辅助的分割方法:首先对基础地理数据进行要素精简,提取有效的建筑物轮廓数据;然后将提取数据转换到车载LiDAR点云数据所在坐标系中,实现坐标基准的统一;再根据建筑物立面特征设置合理的建筑物轮廓缓冲阈值,对建筑物立面点云进行自动分割;最后采用合理的质量评价机制,对分割结果进行检核和评价,实现分割结果的质量控制。实验表明文中方法简单有效。

关键词：车载LiDAR 点云基础地理数据建筑物立面自动分割