CN109685891B - 一种基于深度图像的建筑物三维建模与虚拟场景生成方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于深度图像的建筑物三维建模与虚拟场景生成方法和系统，包括：计算并重建精确的三维深度数据；对多种类型来源的三维数据进行优化和转换，得到对应的高速流式点云格式的模型，进行点云配准；图像的投影变形，建立各相邻画面像素的对应关系；将点云三角化形成的三角面片连接起来，生成建筑物体表面；使用二次曲面和复杂多边形工具建模，改变二次曲面的状态，针对不规则多边形进行处理，得到建筑物三维模型；使用三维渲染接口软件导入建筑物三维模型，每隔预定时间对模型进行重新绘制和显示，从而实现不同场景下建筑物虚拟环境的构建和场景的生成，具有良好的真实感。
Description
技术领域
本发明涉及三维建模领域，尤其是涉及一种基于深度图像的建筑物三维建模与虚拟场景生成系统。
背景技术
目前，随着计算机图形图像处理技术的快速发展，三维虚拟场景可以将平面场景图片以形象、生动的再现现实场景，给人们带来很好的视觉效果、以及视觉体验，对三维可视化技术的需求呈现明显的增长趋势，因而，如何创建出所需的三维场景得到越来越广泛的关注与研究，并且已在各种行业得到广泛的应用。三维数字城市能够建立虚拟的城市地理信息环境，给予真实感的地理场景信息，有利于城市建设中复杂问题的解决。
现有技术中有提出利用激光雷达和飞行器来实现三维实景的重构，在空旷区域以及复杂环境有一定的应用，但是激光扫描设备价格比较昂贵、数据量大、操作复杂和计算量比较高；此外，对于多楼层的大型综合体建筑，飞行器在楼道等狭窄区域不易控制，容易碰壁造成损坏；有提出利用微软发布的Kinect实现三维场景的重构，其在单一物体的重构上有一定效果，但是无法满足多物体的室内场景渲染；有提出在此基础上，利用ICP方法实现三维场景的重构，但是由于受限于内存的原因，此方法也有一定的局限性；也有提出双层配准方法实现三维场景重建，但是在拍摄位置选择上没有进行精确定位，在三维场景的重建效果上存在一定的缺陷。
发明内容
本发明的目的就是克服现有技术的不足，提供了一种基于深度图像的建筑物三维建模与虚拟场景生成系统，采用本发明构建的建筑物模型轮廓明显、边缘清晰，生成的虚拟场景具有良好的真实感。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案为：
一种基于深度图像的建筑物三维建模与虚拟场景生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，获取传感器与建筑物场景之间的反射光信息、空间待测物体表面散斑图像和空间建筑物之间的相对距离，据此计算并重建精确的三维深度数据；
S2，对多种类型来源的三维数据进行优化和转换，得到对应的高速流式点云格式的模型，进行点云配准：首先输入原点云集和目标点云集并进行初始化，进一步确定对应的点对，求解变换矩阵R和T并计算误差，更新点云位置，判断误差是否在阈值范围内，如果在范围内，认为原点云集和目标点云集匹配，否则重新确定对应的点对进行配准；
S3，图像的投影变形：取点云数据中一点为视点，将周围场景点云投影到中间面，加入可见点的深度到原始图像序列，对可见点进行投影变换，建立各相邻画面像素的对应关系；
S4，点云数据进行三角化处理：首先使用生长算法构造平面三角网，然后根据平面内点的拓扑连接关系映射到空间三角网格曲面模型；
S5，将点云三角化形成的三角面片连接起来，生成建筑物体表面；
S6，使用二次曲面和复杂多边形工具建模，改变二次曲面的状态，针对不规则多边形进行处理，得到建筑物三维模型；
S7，使用三维渲染接口软件导入建筑物三维模型，根据差值系数计算变换矩阵，结合变换矩阵对模型进行渲染，变化不同的模型位置，每隔预定时间对模型进行重新绘制和显示，从而实现不同场景下建筑物虚拟环境的构建和场景的生成。
优选地，所述三维渲染接口为OpenGL或direct。
优选地，所述传感器为kinect深度传感器、激光传感器、realsense的一种。
优选地，所述点云三角化方法包括：贪婪投影三角化方法、隐式函数三角化方法。
优选地，所述生长算法为Delaunay生长算法。
优选地，所述不规则多边形为凹多边形和内部有孔的多边形。
还提供了一种基于深度图像的建筑物三维建模与虚拟场景生成系统，其特征在于，包括：
深度数据获取模块：获取传感器与建筑物场景之间的反射光信息、空间待测物体表面散斑图像和空间建筑物之间的相对距离，据此计算并重建精确的三维深度数据；
点云配准模块：对多种类型来源的三维数据进行优化和转换，得到对应的高速流式点云格式的模型，进行点云配准：首先输入原点云集和目标点云集并进行初始化，进一步确定对应的点对，求解变换矩阵R和T并计算误差，更新点云位置，判断误差是否在阈值范围内，如果在范围内，认为原点云集和目标点云集匹配，否则重新确定对应的点对进行配准；
图像投影变形模块：取点云数据中一点为视点，将周围场景点云投影到中间面，加入可见点的深度到原始图像序列，对可见点进行投影变换，建立各相邻画面像素的对应关系；
点云数据进行三角化处理模块：首先使用生长算法构造平面三角网，然后根据平面内点的拓扑连接关系映射到空间三角网格曲面模型；
表面生成模块：将点云三角化形成的三角面片连接起来，生成建筑物体表面；
曲面处理模块：使用二次曲面和复杂多边形工具建模，改变二次曲面的状态，针对不规则多边形进行处理，得到建筑物三维模型；
场景生成模块：使用三维渲染接口软件导入建筑物三维模型，根据差值系数计算变换矩阵，结合变换矩阵对模型进行渲染，变化不同的模型位置，每隔预定时间对模型进行重新绘制和显示，从而实现不同场景下建筑物虚拟环境的构建和场景的生成。
优选地，所述传感器为kinect深度传感器、激光传感器、realsense的一种。
优选地，所述点云三角化方法包括：贪婪投影三角化方法、隐式函数三角化方法。
优选地，所述生长算法为Delaunay生长算法。
优选地，所述不规则多边形为凹多边形和内部有孔的多边形。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：利用传感器与建筑物场景之间的反射光信息、空间待测物体表面散斑图像和空间建筑物之间的相对距离，获得真实准确的深度信息，通过点云配准、三角化、曲面处理和场景生成，构建的建筑物模型轮廓明显、边缘清晰，生成的虚拟场景具有良好的真实感。
附图说明
图1为本发明一种基于深度图像的建筑物三维建模与虚拟场景生成方法的流程图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
如图1所示，本发明的基于深度图像的建筑物三维建模与虚拟场景生成方法，包括如下步骤：
S1，获取传感器与建筑物场景之间的反射光信息、空间待测物体表面散斑图像和空间建筑物之间的相对距离，据此计算并重建精确的三维深度数据；
S2，对多种类型来源的三维数据进行优化和转换，得到对应的高速流式点云格式的模型，进行点云配准：首先输入原点云集和目标点云集并进行初始化，进一步确定对应的点对，求解变换矩阵R和T并计算误差，更新点云位置，判断误差是否在阈值范围内，如果在范围内，认为原点云集和目标点云集匹配，否则重新确定对应的点对进行配准；
S3，图像的投影变形：取点云数据中一点为视点，将周围场景点云投影到中间面，加入可见点的深度到原始图像序列，对可见点进行投影变换，建立各相邻画面像素的对应关系；
S4，点云数据进行三角化处理：首先使用生长算法构造平面三角网，然后根据平面内点的拓扑连接关系映射到空间三角网格曲面模型；
S5，将点云三角化形成的三角面片连接起来，生成建筑物体表面；
S6，使用二次曲面和复杂多边形工具建模，改变二次曲面的状态，针对不规则多边形进行处理，得到建筑物三维模型；
S7，使用三维渲染接口软件导入建筑物三维模型，根据差值系数计算变换矩阵，结合变换矩阵对模型进行渲染，变化不同的模型位置，每隔预定时间对模型进行重新绘制和显示，从而实现不同场景下建筑物虚拟环境的构建和场景的生成。
优选地，所述传感器为kinect深度传感器、激光传感器、realsense的一种。
优选地，所述点云三角化方法包括：贪婪投影三角化方法、隐式函数三角化方法。
优选地，所述生长算法为Delaunay生长算法。
优选地，所述不规则多边形为凹多边形和内部有孔的多边形。
还提供了一种基于深度图像的建筑物三维建模与虚拟场景生成系统，其特征在于，包括：
深度数据获取模块：获取传感器与建筑物场景之间的反射光信息、空间待测物体表面散斑图像和空间建筑物之间的相对距离，据此计算并重建精确的三维深度数据；
点云配准模块：对多种类型来源的三维数据进行优化和转换，得到对应的高速流式点云格式的模型，进行点云配准：首先输入原点云集和目标点云集并进行初始化，进一步确定对应的点对，求解变换矩阵R和T并计算误差，更新点云位置，判断误差是否在阈值范围内，如果在范围内，认为原点云集和目标点云集匹配，否则重新确定对应的点对进行配准；
图像投影变形模块：取点云数据中一点为视点，将周围场景点云投影到中间面，加入可见点的深度到原始图像序列，对可见点进行投影变换，建立各相邻画面像素的对应关系；
点云数据进行三角化处理模块：首先使用生长算法构造平面三角网，然后根据平面内点的拓扑连接关系映射到空间三角网格曲面模型；
表面生成模块：将点云三角化形成的三角面片连接起来，生成建筑物体表面；
曲面处理模块：使用二次曲面和复杂多边形工具建模，改变二次曲面的状态，针对不规则多边形进行处理，得到建筑物三维模型；
场景生成模块：使用三维渲染接口软件导入建筑物三维模型，根据差值系数计算变换矩阵，结合变换矩阵对模型进行渲染，变化不同的模型位置，每隔预定时间对模型进行重新绘制和显示，从而实现不同场景下建筑物虚拟环境的构建和场景的生成。
优选地，所述传感器为kinect深度传感器、激光传感器、realsense的一种。
优选地，所述点云三角化方法包括：贪婪投影三角化方法、隐式函数三角化方法。
优选地，所述生长算法为Delaunay生长算法。
优选地，所述不规则多边形为凹多边形和内部有孔的多边形。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：利用传感器与建筑物场景之间的反射光信息、空间待测物体表面散斑图像和空间建筑物之间的相对距离，获得真实准确的深度信息，通过点云配准、三角化、曲面处理和场景生成，构建的建筑物模型轮廓明显、边缘清晰，生成的虚拟场景具有良好的真实感。
以上结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但本发明不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本发明原理和精神的情况下，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变形，仍落入本发明的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于深度图像的建筑物三维建模与虚拟场景生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，获取传感器与建筑物场景之间的反射光信息、空间待测物体表面散斑图像和空间建筑物之间的相对距离，据此计算并重建精确的三维深度数据；
S2，对多种类型来源的三维数据进行优化和转换，得到对应的高速流式点云格式的模型，进行点云配准：首先输入原点云集和目标点云集并进行初始化，进一步确定对应的点对，求解变换矩阵R和T并计算误差，更新点云位置，判断误差是否在阈值范围内，如果在范围内，认为原点云集和目标点云集匹配，否则重新确定对应的点对进行配准；
S3，图像的投影变形：取点云数据中一点为视点，将周围场景点云投影到中间面，加入可见点的深度到原始图像序列，对可见点进行投影变换，建立各相邻画面像素的对应关系；
S4，点云数据进行三角化处理：首先使用Delaunay生长算法构造平面三角网，然后根据平面内点的拓扑连接关系映射到空间三角网格曲面模型；
S5，将点云三角化形成的三角面片连接起来，生成建筑物体表面；
S6，使用二次曲面和复杂多边形工具建模，改变二次曲面的状态，针对不规则多边形进行处理，得到建筑物三维模型；
S7，使用三维渲染接口软件导入建筑物三维模型，根据差值系数计算变换矩阵，结合变换矩阵对模型进行渲染，变化不同的模型位置，每隔预定时间对模型进行重新绘制和显示，从而实现不同场景下建筑物虚拟环境的构建和场景的生成。
2.根据权利要求1所述的基于深度图像的建筑物三维建模与虚拟场景生成方法，其特征在于：所述传感器为kinect深度传感器、激光传感器、realsense的一种。
3.根据权利要求2所述的基于深度图像的建筑物三维建模与虚拟场景生成方法，其特征在于：所述三角化处理包括：贪婪投影三角化方法、隐式函数三角化方法。
4.根据权利要求3所述的基于深度图像的建筑物三维建模与虚拟场景生成方法，其特征在于：所述不规则多边形为凹多边形和内部有孔的多边形。
5.一种基于深度图像的建筑物三维建模与虚拟场景生成系统，其特征在于，包括：
深度数据获取模块：获取传感器与建筑物场景之间的反射光信息、空间待测物体表面散斑图像和空间建筑物之间的相对距离，据此计算并重建精确的三维深度数据；
点云配准模块：对多种类型来源的三维数据进行优化和转换，得到对应的高速流式点云格式的模型，进行点云配准：首先输入原点云集和目标点云集并进行初始化，进一步确定对应的点对，求解变换矩阵R和T并计算误差，更新点云位置，判断误差是否在阈值范围内，如果在范围内，认为原点云集和目标点云集匹配，否则重新确定对应的点对进行配准；
图像投影变形模块：取点云数据中一点为视点，将周围场景点云投影到中间面，加入可见点的深度到原始图像序列，对可见点进行投影变换，建立各相邻画面像素的对应关系；
点云数据进行三角化处理模块：首先使用Delaunay生长算法构造平面三角网，然后根据平面内点的拓扑连接关系映射到空间三角网格曲面模型；
表面生成模块：将点云三角化形成的三角面片连接起来，生成建筑物体表面；
曲面处理模块：使用二次曲面和复杂多边形工具建模，改变二次曲面的状态，针对不规则多边形进行处理，得到建筑物三维模型；
场景生成模块：使用三维渲染接口软件导入建筑物三维模型，根据差值系数计算变换矩阵，结合变换矩阵对模型进行渲染，变化不同的模型位置，每隔预定时间对模型进行重新绘制和显示，从而实现不同场景下建筑物虚拟环境的构建和场景的生成。
6.根据权利要求5所述的基于深度图像的建筑物三维建模与虚拟场景生成系统，其特征在于：所述传感器为kinect深度传感器、激光传感器、realsense的一种。
7.根据权利要求6所述的基于深度图像的建筑物三维建模与虚拟场景生成系统，其特征在于：所述三角化处理包括：贪婪投影三角化方法、隐式函数三角化方法。
8.根据权利要求7所述的基于深度图像的建筑物三维建模与虚拟场景生成系统，其特征在于：所述不规则多边形为凹多边形和内部有孔的多边形。
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| 基于点云和高清影像数据的文化遗产多分辨率三维重建;朱黎;胡涛;郑明辉;;测绘通报(第10期);全文 * |
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|---|---|
| CN109685891A (zh) | 2019-04-26 |
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