CN106157373A - 一种建筑物三维模型构建方法及系统 - Google Patents

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范荣双
曹萌
张瑞楠
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Abstract

本发明涉及计算机图形学领域，公开了一种建筑物三维模型构建方法及系统，通过提取图像序列中的建筑物的三维点云数据；生成建筑物模型的纹理映射；对所述三维点云数据进行去噪声处理；基于位置信息数据的平面几何度，去除多余的三维点云数据；计算图像叠加模型中约束的最优化收敛，将图像中的前景层与背景层分割，并将前景层用纯色着色；生成建筑物的三维模型。本发明实施例通过点云数据进行的建筑物三维重建具有真实三维信息及像素信息，重建的三维建筑物模型真实感更强、恢复出的几何信息更完整、精度更高。

Description

一种建筑物三维模型构建方法及系统
技术领域
本发明涉及计算机图形学领域，尤其涉及一种建筑物三维模型构建方法及系统。
背景技术
建筑物是智慧城市构建中重要组成部分，智慧城市中的很多实际应用都离不开建筑物三维模型，比如：数字规划、虚拟现实、地形勘测等方面。建筑物的三维模型构建一直是计算机视觉、计算机图形学等领域的研究热点，如何实现快速且自动化程度较高的建筑物三维模型再现技术已经受到越来越多的人们关注。基于摄影测量方法获取的建筑物点云数据，完成其三维模型的重建是图片信息的建模，根据多视图立体几何理论，利用图片序列信息中抽取的点云数据完成建筑物三维模型的重建。抽取的点云数据可为建筑物的直接信息，为建筑物的重建技术提供了理想的数据源。
长久以来通过图片信息的三维建模方法主要通过合成新的视点图像来建立目标物的三维模型，以达到在三维场景中漫游的效果，这种方法有效的回避了真实场景中的几何复杂度，恢复的场景中也缺少了真实的几何模型和三维信息。这种三维场景恢复的方式更适用于虚拟漫游，对于三维场景的恢复真实感和立体感都不高。
发明内容
本发明提供一种建筑物三维模型构建方法及系统，解决现有技术中对于三维场景的恢复真实感和立体感都不高，适用范围有限的技术问题。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种建筑物三维模型构建方法，包括：
提取图像序列中的建筑物的三维点云数据；
将所述三维点云数据中的位置信息与图像的纹理信息进行一一对应，以生成建筑物模型的纹理映射；
对所述三维点云数据进行去噪声处理；
基于位置信息数据的平面几何度，去除多余的三维点云数据；
计算图像叠加模型中约束的最优化收敛，将图像中的前景层与背景层分割，并将前景层用纯色着色，其中，前景层为以遮挡物为主的区域，背景层为以建筑物为主的区域；
对图像进行分区，通过图像直方图颜色簇完成图像纹理修补，并结合所述纹理映射，生成建筑物的三维模型。
一种建筑物三维模型构建系统，包括：
获取模块，用于提取图像序列中的建筑物的三维点云数据；
映射模块，用于将所述三维点云数据中的位置信息与图像的纹理信息进行一一对应，以生成建筑物模型的纹理映射；
去噪声模块，用于对所述三维点云数据进行去噪声处理；
筛选模块，用于基于位置信息数据的平面几何度，去除多余的三维点云数据；
分割模块，用于计算图像叠加模型中约束的最优化收敛，将图像中的前景层与背景层分割，并将前景层用纯色着色，其中，前景层为以遮挡物为主的区域，背景层为以建筑物为主的区域；
生成模块，用于对图像进行分区，通过图像直方图颜色簇完成图像纹理修补，并结合所述纹理映射，生成建筑物的三维模型。
本发明提供一种建筑物三维模型构建方法及系统，通过提取图像序列中的建筑物的三维点云数据；生成建筑物模型的纹理映射；对所述三维点云数据进行去噪声处理；基于位置信息数据的平面几何度，去除多余的三维点云数据；计算图像叠加模型中约束的最优化收敛，将图像中的前景层与背景层分割，并将前景层用纯色着色；生成建筑物的三维模型。本发明实施例通过点云数据进行的建筑物三维重建具有真实三维信息及像素信息，重建的三维建筑物模型真实感更强、恢复出的几何信息更完整、精度更高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种建筑物三维模型构建方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的TIN三角网的局部示意图；
图3为本发明实施例提供的TIN三角网中点剔除后的局部示意图；
图4为本发明实施例提供的一种建筑物三维模型构建系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，为本发明实施例提供的一种建筑物三维模型构建方法，包括：
步骤101、提取图像序列中的建筑物的三维点云数据；
步骤102、生成建筑物模型的纹理映射；
其中，具体将所述三维点云数据中的位置信息与图像的纹理信息进行一一对应，以生成建筑物模型的纹理映射；
步骤103、对所述三维点云数据进行去噪声处理；
其中，所述对所述三维点云数据进行去噪声处理具体可以包括离群噪声点去除处理和混合噪声点去除处理，具体处理过程如下：
1、离群噪声点去除
通过距离判断选择阀值g和n，选定最左下角的点Ni为判定起始点按照从下至上从左至右的方式对所有点进行遍历，假设点Ni不为离群点，对Ni+1而言如果有
|D(Ni+1)-D(Ni)|<g
则第Ni+1点与第Ni点之间是连续变化的。当方程式不满足时，则带便Ni与Ni+1之间可能存在有一个点时离群点，这时需要继续遍历其它点与Ni之间的距离关系，当存在小于阀值n的点与Ni之间的距离关系不满足方程式则代表Ni点不为离群点，而遍历的这些点都为离群点，如果存在大于阀值n的点与Ni之间的距离关系不满足方程式则代表Ni点为离群点。
2、混合噪声点去除
(1)将建筑物点云数据拟合在一个局部平面内，并记录各点的序号；
(2)在构建的局部平面内选取任意点(一般为中心附近点)开始按照TIN三角网构建原则构建TIN三角网并记录各点序号及所属三角形(如图2所示为局部TIN三角网)；
(3)在构建生成的三角网内选取一个能满足三角形各顶点差值小于阀值的三角形做为种子三角形，依次比对选取的种子三角形的法向量与临近的各三角形法向量之间夹角，设定阀值，若大于阀值则存在有噪声点为顶点的三角形，删除噪声点并重新构建TIN三角网，标记已遍历过的三角形并依次类推直至遍历所有的三角形(图3所示为TIN三角网中点剔除后的局部示意图)。
步骤104、基于位置信息数据的平面几何度，去除多余的三维点云数据；
其中，步骤104具体可以包括：
步骤104-1、将提取出的点临域按照TIN三角网构建原则构建三角网，并保存各点序号和构建的三角形序号；
步骤104-2、计算所述三角网中每个三角形的平面方程和法向量；
其中，每个三角形的三个顶点分别为A(x1，y1，z1)、B(x2，y2，z2)、C(x3，y3，z3)，从而可确定三角形两边为AB＝(x1-x2，y1-y2，z1-z2)＝(a1，b1，c1)，AC＝(x1-x3，y1-y3，z1-z3)＝(a2，b2，c2)，进而可计算出
A B &times; A C = i j k a 1 b 1 c 1 a 2 b 2 c 2 = ( b 1 c 2 - b 2 c 1 , a 1 b 2 - a 2 b 1 , a 2 c 1 - a 1 c 2 )
则可以得到平面方程
(b1c2-b2c1)(x1-x2)+(a2c1-a1c2)(y1-y2)+(a1b2-a2b1)(z1-z2)＝0
通过以上公式确定这个三角形平面的法向量
步骤104-3、对选定的点临域中的三角形进行两两求解法向量夹角；
其中，通过求解法向量夹角。
步骤104-4、当所述法向量夹角小于预设阈值时，保存两个三角形的平面方程和法向量，并将保存的法向量参与到点临域的平均法向量求解中；
步骤104-5、当所述法向量夹角大于预设阈值时，对点临域重新分割，直至在点临域构建的三角网中的两两三角形的法向量夹角小于预设阈值。
步骤105、计算图像叠加模型中约束的最优化收敛，将图像中的前景层与背景层分割，并将前景层用纯色着色，其中，前景层为以遮挡物为主的区域，背景层为以建筑物为主的区域；
其中，步骤105具体可以包括：
步骤105-1、构建图像叠加模型Ii＝αi4i+(1-αi)Bi，其中，αi为前景层的透明度，Fi为前景层，Bi为背景层；
步骤105-2、求解图像叠加模型中约束的最优化收敛，将图像中的前景层与背景层分割，并将前景层用纯色着色。
步骤106、生成建筑物的三维模型；
其中，具体可以包括对图像进行分区，通过图像直方图颜色簇完成图像纹理修补，并结合所述纹理映射，生成建筑物的三维模型。
更进一步地，步骤106具体可以包括：
步骤106-1、根据模糊聚类算法，对图像进行分区；
步骤106-2、构建图像直方图颜色簇，其中，每个颜色簇上都对应图像中需要修复的目标，图像内各点颜色均分配到颜色最近的颜色簇簇中；
步骤106-3、采用边缘检测的算法，检测图像面积较大的区域边缘，并根据区域面积和颜色距离，在区域边缘内部进行融合，区域边缘外部与相邻的区域进行融合；
步骤106-4、根据所述纹理映射，生成建筑物的三维模型。
本发明实施例提供一种建筑物三维模型构建方法，通过提取图像序列中的建筑物的三维点云数据；生成建筑物模型的纹理映射；对所述三维点云数据进行去噪声处理；基于位置信息数据的平面几何度，去除多余的三维点云数据；计算图像叠加模型中约束的最优化收敛，将图像中的前景层与背景层分割，并将前景层用纯色着色；生成建筑物的三维模型。本发明实施例通过点云数据进行的建筑物三维重建具有真实三维信息及像素信息，重建的三维建筑物模型真实感更强、恢复出的几何信息更完整、精度更高。
本发明实施例还提供了一种建筑物三维模型构建系统，如图4所示，包括：
获取模块410，用于提取图像序列中的建筑物的三维点云数据；
映射模块420，用于将所述三维点云数据中的位置信息与图像的纹理信息进行一一对应，以生成建筑物模型的纹理映射；
去噪声模块430，用于对所述三维点云数据进行去噪声处理；
筛选模块440，用于基于位置信息数据的平面几何度，去除多余的三维点云数据；
分割模块450，用于计算图像叠加模型中约束的最优化收敛，将图像中的前景层与背景层分割，并将前景层用纯色着色，其中，前景层为以遮挡物为主的区域，背景层为以建筑物为主的区域；
生成模块460，用于对图像进行分区，通过图像直方图颜色簇完成图像纹理修补，并结合所述纹理映射，生成建筑物的三维模型。
其中，所述去噪声模块430，包括离群噪声点去除处理单元431和混合噪声点去除处理单元432。
所述筛选模块440，包括：
图形构建单元441，用于将提取出的点临域按照TIN三角网构建原则构建三角网，并保存各点序号和构建的三角形序号；
第一计算单元442，用于计算所述三角网中每个三角形的平面方程和法向量；
第二计算单元443，用于对选定的点临域中的三角形进行两两求解法向量夹角；
第三计算单元444，用于当所述法向量夹角小于预设阈值时，保存两个三角形的平面方程和法向量，并将保存的法向量参与到点临域的平均法向量求解中；
分割单元445，用于当所述法向量夹角大于预设阈值时，对点临域重新分割，直至在点临域构建的三角网中的两两三角形的法向量夹角小于预设阈值。
所述分割模块450，包括：
模型构建单元451，用于构建图像叠加模型Ii＝αiFi+(1-αi)Bi，其中，αi为前景层的透明度，Fi为前景层，Bi为背景层；
第四计算单元452，用于求解图像叠加模型中约束的最优化收敛，将图像中的前景层与背景层分割，并将前景层用纯色着色。
所述生成模块460，包括：
分区单元461，用于根据模糊聚类算法，对图像进行分区；
颜色簇构建单元462，用于构建图像直方图颜色簇，其中，每个颜色簇上都对应图像中需要修复的目标，图像内各点颜色均分配到颜色最近的颜色簇簇中；
图形融合单元463，用于采用边缘检测的算法，检测图像面积较大的区域边缘，并根据区域面积和颜色距离，在区域边缘内部进行融合，区域边缘外部与相邻的区域进行融合；
模型生成单元464，用于根据所述纹理映射，生成建筑物的三维模型。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的硬件平台的方式来实现，当然也可以全部通过硬件来实施，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案对背景技术做出贡献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上对本发明进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种建筑物三维模型构建方法，其特征在于，包括：
提取图像序列中的建筑物的三维点云数据；
将所述三维点云数据中的位置信息与图像的纹理信息进行一一对应，以生成建筑物模型的纹理映射；
对所述三维点云数据进行去噪声处理；
基于位置信息数据的平面几何度，去除多余的三维点云数据；
计算图像叠加模型中约束的最优化收敛，将图像中的前景层与背景层分割，并将前景层用纯色着色，其中，前景层为以遮挡物为主的区域，背景层为以建筑物为主的区域；
对图像进行分区，通过图像直方图颜色簇完成图像纹理修补，并结合所述纹理映射，生成建筑物的三维模型。
2.根据权利要求1所述的建筑物三维模型构建方法，其特征在于，所述对所述三维点云数据进行去噪声处理，包括离群噪声点去除处理和混合噪声点去除处理。
3.根据权利要求1所述的建筑物三维模型构建方法，其特征在于，所述基于位置信息数据的平面几何度，去除多余的三维点云数据的步骤，包括：
将提取出的点临域按照TIN三角网构建原则构建三角网，并保存各点序号和构建的三角形序号；
计算所述三角网中每个三角形的平面方程和法向量；
对选定的点临域中的三角形进行两两求解法向量夹角；
当所述法向量夹角小于预设阈值时，保存两个三角形的平面方程和法向量，并将保存的法向量参与到点临域的平均法向量求解中；
当所述法向量夹角大于预设阈值时，对点临域重新分割，直至在点临域构建的三角网中的两两三角形的法向量夹角小于预设阈值。
4.根据权利要求1所述的建筑物三维模型构建方法，其特征在于，所述计算图像叠加模型中约束的最优化收敛，将图像中的前景层与背景层分割，并将前景层用纯色着色的步骤，包括：
构建图像叠加模型Ii＝αiFi+(1-αi)Bi，其中，αi为前景层的透明度，Fi为前景层，Bi为背景层；
求解图像叠加模型中约束的最优化收敛，将图像中的前景层与背景层分割，并将前景层用纯色着色。
5.根据权利要求1所述的建筑物三维模型构建方法，其特征在于，所述对图像进行分区，通过图像直方图颜色簇完成图像纹理修补，并结合所述纹理映射，生成建筑物的三维模型的步骤，包括：
根据模糊聚类算法，对图像进行分区；
构建图像直方图颜色簇，其中，每个颜色簇上都对应图像中需要修复的目标，图像内各点颜色均分配到颜色最近的颜色簇簇中；
采用边缘检测的算法，检测图像面积较大的区域边缘，并根据区域面积和颜色距离，在区域边缘内部进行融合，区域边缘外部与相邻的区域进行融合；
根据所述纹理映射，生成建筑物的三维模型。
6.一种建筑物三维模型构建系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于提取图像序列中的建筑物的三维点云数据；
映射模块，用于将所述三维点云数据中的位置信息与图像的纹理信息进行一一对应，以生成建筑物模型的纹理映射；
去噪声模块，用于对所述三维点云数据进行去噪声处理；
筛选模块，用于基于位置信息数据的平面几何度，去除多余的三维点云数据；
分割模块，用于计算图像叠加模型中约束的最优化收敛，将图像中的前景层与背景层分割，并将前景层用纯色着色，其中，前景层为以遮挡物为主的区域，背景层为以建筑物为主的区域；
生成模块，用于对图像进行分区，通过图像直方图颜色簇完成图像纹理修补，并结合所述纹理映射，生成建筑物的三维模型。
7.根据权利要求6所述的建筑物三维模型构建系统，其特征在于，所述去噪声模块，包括离群噪声点去除处理单元和混合噪声点去除处理单元。
8.根据权利要求6所述的建筑物三维模型构建系统，其特征在于，所述筛选模块，包括：
图形构建单元，用于将提取出的点临域按照TIN三角网构建原则构建三角网，并保存各点序号和构建的三角形序号；
第一计算单元，用于计算所述三角网中每个三角形的平面方程和法向量；
第二计算单元，用于对选定的点临域中的三角形进行两两求解法向量夹角；
第三计算单元，用于当所述法向量夹角小于预设阈值时，保存两个三角形的平面方程和法向量，并将保存的法向量参与到点临域的平均法向量求解中；
分割单元，用于当所述法向量夹角大于预设阈值时，对点临域重新分割，直至在点临域构建的三角网中的两两三角形的法向量夹角小于预设阈值。
9.根据权利要求6所述的建筑物三维模型构建系统，其特征在于，所述分割模块，包括：
模型构建单元，用于构建图像叠加模型Ii＝αiFi+(1-αi)Bi，其中，αi为前景层的透明度，Fi为前景层，Bi为背景层；
第四计算单元，用于求解图像叠加模型中约束的最优化收敛，将图像中的前景层与背景层分割，并将前景层用纯色着色。
10.根据权利要求6所述的建筑物三维模型构建系统，其特征在于，所述生成模块，包括：
分区单元，用于根据模糊聚类算法，对图像进行分区；
颜色簇构建单元，用于构建图像直方图颜色簇，其中，每个颜色簇上都对应图像中需要修复的目标，图像内各点颜色均分配到颜色最近的颜色簇簇中；
图形融合单元，用于采用边缘检测的算法，检测图像面积较大的区域边缘，并根据区域面积和颜色距离，在区域边缘内部进行融合，区域边缘外部与相邻的区域进行融合；
模型生成单元，用于根据所述纹理映射，生成建筑物的三维模型。
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