CN113345092A - 一种用于实景三维模型的地面模型与非地面模型自动分离方法 - Google Patents

一种用于实景三维模型的地面模型与非地面模型自动分离方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于实景三维模型的地面模型与非地面模型自动分离方法。本发明通过使用针对面元的距离约束的粒子物理模型,在倒置后的实景三维模型上模拟布料的自由下落,通过质点与实景三维模型的碰撞检测确定布料的最终形态并作为地面模型的近似,通过比较质点与实景三维模型面元的空间关系来局区分地面模型和非地面模型。本发明具备高效率、高鲁棒性、高精度优点,可用于城市、林地、乡村等场景及任意面元密度的实景三维模型的地面模型与非地面模型的分离。

Description

一种用于实景三维模型的地面模型与非地面模型自动分离 方法
技术领域
本发明属于测绘数据处理领域,是一种用于实景三维模型的地面模型与非地面模型自动分离方法,支持任意面元密度实景三维模型的处理,具备自动、高效、高精度优点,可适应于城市、乡村、林地等不同三维场景。
背景技术
近二十年来,受益于无人机技术和光学传感器技术的迅速发展,机载LiDAR和倾斜摄影测量技术已可低成本、快速、精确地获取大范围的三维地表信息。尤其是无人机倾斜摄影测量技术,能够有效采集建筑物顶部与侧立面的坐标及纹理信息,在三维数字城市和智慧城市建设中愈加重要。采集的三维地表信息经处理后以点云形式存在,利用这些点云可进一步生成数字正射模型(Digital Orthophoto Model,DOM)、数字表面模型(DigitalSurface Mode,DSM)和实景三维模型。当前,已有大量研究涌现在DSM、DOM和点云数据的地面过滤、地物提取、场景分割等方面,然而,对于三维数字城市最重要的实景三维模型数据分割和地物提取等工作的研究尚属空白。三维模型经点云生成后,其顶点密度较点云较低,且存在密度不均衡问题,故点云的相关算法直接应用到模型顶点将难以获得理想效果。此外,经Photomesh、ContextCapture等实景建模软件生成的实景三维模型存在“一张皮”现象,即所有地物均以一个三维网格表示而导致难以语义查询和分析。因此,如何将实景三维模型分离成不同的三维地物模型是三维数字城市建设中一个紧迫的需求。通常,实现地面模型与非地面模型的分离是之后不同地物提取、建筑物单体化等工作的一个关键技术难点。
布料模拟是计算机图形学领域模拟布料受外力和内部力时随时间的形状变化,主流的布料模拟模型有粒子模型、质点-弹簧模型、有限元模型。目前,布料模拟的思想已成功应用到海底地形点云提取、机载点云的地面点过滤和屋顶点云提取等工作。由于实景三维模型不同区域的面元密度不均衡,平坦区域或经人工整修区域的面元普遍较大,因此,若直接使用点云的布料模拟法处理实景三维模型的顶点来分离出地面面元,对于面元密度不均衡和经人工整修过的实景三维模型的分离效果较差。
发明内容
为填补技术空白,本发明提供了一种用于实景三维模型的地面模型与非地面模型自动分离方法,该方法具备高效、高精度、高鲁棒性的优点,可适应于城市、乡村、林地等不同三维场景以及任意面元密度的实景三维模型。本发明通过一种针对面元的布料物理模型实现对地面与非地面的分离,实现包括以下步骤:
步骤1,离群网格移除;
步骤2,实景三维模型倒置;
步骤3,粒子状态初始化;根据指定布料分辨率参数r和实景三维模型的坐标X、Y、Z方向的最大值和最小值,即外包围盒{Xmax,Xmin,Ymax,Ymin,Zmax,Zmin},确定粒子的数量k和初始位置,并将所有粒子标记为可移动状态;设粒子集合M={m1,…,mk},k=nx×ny,其中,
Figure BDA0003051729170000021
粒子mi的初始位置为(Xmin+indexx×nx,Ymin+indexy×ny,Zmax),其中,indexx=i mod nx-1,
Figure BDA0003051729170000022
mod是一种数学运算;
步骤4,计算粒子受外力的位移;
步骤5,计算距离约束对粒子的位移影响,每个粒子保持x和y坐标值固定,仅计算距离约束对邻接粒子间在z方向的位移影响;
步骤6,碰撞检测;使用BVH和射线求交碰撞检测算法对粒子与实景三维模型进行碰撞检测,判断M中每一个粒子mi自由下落时是否与实景三维模型发生碰撞,即判断粒子的高程值zi是否小于等于相同XY坐标处实景三维模型的高程值FAi,并更新粒子的状态;
步骤7,粒子运动迭代;迭代步骤4-7,直至所有粒子中在一个迭代之前和之后的高程差的最大值MA小于指定阈值MinA或者达到指定迭代次数MaxT,则跳出迭代;
步骤8,陡坡附近粒子贴合处理;由于具有布料内部力原因,若场景存在陡坡,则在陡坡附近存在部分粒子高程值高于地面模型,导致地面面元被误分类为非地面面元,令这些异常粒子的zi=FAi
步骤9,面元分离;对每个模型基础面元的质心到与布料进行射线求交,根据质心与交点的距离关系判断该面片的类别,若距离小于指定阈值At,则为地面面元,反之,则为非地面面元。
进一步的,步骤1中,首先读取一个实景三维模型,人工目视判别该三维模型地面是否存在异常离群面元,若不存在则执行步骤2;若存在,则通过高斯滤波或均匀采样滤波方法滤除离群面元。
进一步的,步骤2中将实景三维模型沿z轴翻转180°,此处翻转通过对z轴坐标取负值实现。
进一步的,步骤4中计算粒子受外力的位移的实现方式如下;
根据牛顿第二运动定律F=ma,计算每一个可移动粒子在受外力作用下的高程位移距离,外力仅考虑重力,其中所有粒子的质量m均被设置为1,该运动是匀加速运动,高程位移随时间的变化公式为
Figure BDA0003051729170000023
其中g为重力加速度,t为时间。
进一步的,步骤5中粒子mi受距离约束作用后的新高程为:
Figure BDA0003051729170000031
Figure BDA0003051729170000032
其中
Figure BDA0003051729170000033
Figure BDA0003051729170000034
当前高程,
Figure BDA0003051729170000035
为mi受内部力作用后的新高程,mj为粒子mi的邻接粒子,k为刚性系数,指布料在受到外力作用时抵抗变形的程度,k1的取值0-1之间,当k1=0时表明布料完全柔软的,内部力将不起作用;Ii是一个二值索引,如果mi是不可移动,则Ii=0,反之Ii=1。
进一步的,步骤6中发生碰撞的判断条件为:对于粒子mi,若FAi>zi,i=1,…,k,则令zi=FAi,并将发生碰撞则将该粒子的状态设置为不可移动;在步骤7第一次迭代中,记录粒子在所有基础面元Pr={Pr1,…,Prn}中所碰撞的基础面元CPr={CPr1,…,CPrk},和记录每一个粒子在对应的碰撞面元的碰撞高程值FA={FA1,…,FAk};碰撞检测方法如下:
对于粒子mi,对mi与Pr进行射线求交,Pr中与mi的射线相交基础面元即是CPri;使用BVH树先对mi的射线与Pr的各个包围盒进行碰撞检测,若碰撞则将Pri作为mi的候选面元,之后对mi的所有候选面元逐个进行相交测试,若相交则为CPri;若实景三维模型存在空洞,则存在小部分粒子无法找到对应的碰撞面元,对于这些粒子,以邻接的找到碰撞面元的粒子的CPrj作为其对应碰撞面元;粒子碰撞高程值获取:对粒子mi的坐标与CPri进行求交,求交方法为点面求交,交点的z值即为FAi
进一步的,所述包围盒为AABB型的轴对称包围盒或者OBB型的有向包围盒。
进一步的,步骤7中,MA=max{|zi-z′i|,…,|zk-z′k|,},z′为本次迭代之前的位移。
进一步的,步骤8中通过搜索所有可移动粒子,并判断可移动粒子的碰撞高程与邻接的不可移动粒子对应的碰撞高程的差异值来检测异常粒子。
与现有技术相比,本发明的优点和有益效果如下:
(1)针对目前尚未提出有效的方法用于实景三维模型的地面模型与非地面模型分割,本发明提出一种面向于面元的布料模拟方法用于分离实景三维模型的地面模型与非地面模型分割。
(2)相较于直接将点云处理领域的布料模拟滤波器(CSF)处理实景三维模型的顶点来分离地面模型和非地面模型,本发明所提方法可解决实景三维模型存在不同区域面元和顶点密度不均衡问题,具备更高的精度和鲁棒性,即使对于人工精修过或简化过的低密度实景三维模型,仍可获得理想效果。
附图说明
图1是本发明的整体流程示意图。
图2是本发明实施例地面模型与非地面模型分离效果图:上为原始实景三维模型,中为分离的非地面三维模型,下为分离的地面三维模型。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明,下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述,应当理解,此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
步骤1,离群网格移除。读取一个实景三维模型,人工目视判别该三维模型地面是否存在异常离群面元,若不存在则执行步骤2。若存在,则通过高斯滤波、均匀采样滤波等滤波方法滤除离群面元。
步骤2,实景三维模型倒置。将实景三维模型沿z轴翻转180°,此处翻转通过对z轴坐标取负值实现。
步骤3,粒子状态初始化。根据输入实景三维模型,计算实景三维模型的坐标X、Y、Z方向的最大值和最小值,即外包围盒{Xmax,Xmin,Ymax,Ymin,Zmax,Zmin}。输入指定布料分辨率参数r。根据布料分辨率和外包围盒确定粒子的数量和位置,并将所有粒子标记为可移动状态。设粒子集合M={m1,…,mk},k=nx×ny,其中,
Figure BDA0003051729170000041
第i个粒子mi的初始位置为(Xmin+indexx×nx,Ymin+indexy×ny,Zmax),其中,indexx=i mod nx-1,
Figure BDA0003051729170000042
mod是一种数学运算。
步骤4,计算粒子受外力的位移。根据牛顿第二运动定律F=ma,计算每一个可移动粒子在受外力作用下的高程位移距离,外力仅考虑重力,其中所有粒子的质量m均被设置为1。该运动是匀加速运动,高程位移随时间的变化公式为
Figure BDA0003051729170000043
其中g为重力加速度,t为时间。
步骤5,计算距离约束对粒子的位移影响。每个粒子保持x和y坐标值固定,仅计算距离约束对邻接粒子间在z方向的位移影响。粒子mi受距离约束作用后的新高程为:
Figure BDA0003051729170000044
Figure BDA0003051729170000045
其中
Figure BDA0003051729170000046
Figure BDA0003051729170000047
当前高程,
Figure BDA0003051729170000048
为mi受内部力作用后的新高程,mj为粒子mi的邻接粒子,k为刚性系数,指布料在受到外力作用时抵抗变形的程度,k的取值0-1之间,当k=0时表明布料完全柔软的,内部力将不起作用。Ii是一个二值索引,如果mi是不可移动,则Ii=0,反之Ii=1。
步骤6,碰撞检测。该步骤使用层次包围盒树(Bounding Volume Hierarchy,BVH)和射线求交碰撞检测算法对粒子与实景三维模型进行碰撞检测,判断M中每一个粒子mi自由下落时是否与实景三维模型发生碰撞(即粒子的高程值zi是否小于等于相同XY坐标处实景三维模型的高程值FAi),并更新粒子的状态。发生碰撞的判断条件为:对于粒子mi,若FAi>zi,i=1,…,k,则令zi=FAi,并将发生碰撞则将该粒子的状态设置为不可移动。为方便计算,在步骤8第一次迭代中,记录粒子在所有基础面元Pr={Pr1,…,Prn}中所碰撞的基础面元CPr={CPr1,…,CPrk},和记录每一个粒子在对应的碰撞面元的碰撞高程值FA={FA1,…,FAk}。碰撞检测方法:对于粒子mi,对mi与Pr进行射线求交,Pr中与mi的射线相交基础面元即是CPri。若是对Pr进行逐个遍历,则算法时间复杂度为O(nk),对于具备上千万基础面元的实景三维模型而言难以完成计算。可使用BVH树先对mi的射线与Pr的各个包围盒进行碰撞检测,包围盒可以为AABB型(轴对称包围盒)或者OBB型(有向包围盒)。若碰撞则将Pri作为mi的候选面元,之后对mi的所有候选面元逐个进行相交测试,若相交则为CPri,算法时间复杂度缩减为O(klogn)。若实景三维模型存在空洞,则可能存在小部分粒子无法找到对应的碰撞面元,对于这些粒子,以邻接的找到碰撞面元的粒子的CPrj作为其对应碰撞面元。粒子碰撞高程值获取:对粒子mi的坐标与CPri进行求交,求交方法为点面求交,交点的z值即为FAi
步骤7,粒子运动迭代。迭代步骤4-7,直至所有粒子中在一个迭代之前和之后的高程差的最大值MA小于指定阈值MinA或者达到指定迭代次数MaxT,则跳出迭代。其中,MA=max{|zi-z′i|,…,|zk-z′k|,},z′为本次迭代之前的位移。MinA设置为0.01,MaxT可设置为600。
步骤8,陡坡附近粒子贴合。由于具有布料内部力原因,若场景存在陡坡,则在陡坡附近可能存在部分粒子高程值高于地面模型,导致地面面元被误分类为非地面面元,令这些异常粒子zi=FAi。可通过搜索所有可移动粒子,并判断可移动粒子的碰撞高程与邻接的不可移动粒子对应的碰撞高程的差异值来检测异常粒子。
步骤9,面元分离。对每个模型基础面元的质心到与布料进行射线求交,根据质心与交点的距离关系判断该面片的类别。若距离小于指定阈值At,则为地面面元,反之,则为非地面面元。以三角形面元为例,计算三角形的质心,并将质心与布料进行射线求交,若质心到交点距离均小于阈值At,则认为该三角形面元为地面点。对所有面元逐个判断,完成地面模型与非地面模型的分离。
应当理解的是,本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
应当理解的是,上述针对实施例的描述较为详细,并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,本发明可以有各种更改和变化。在不脱离本发明权利要求所保护的范围。所作的任何修改、等同替换、改进等,均落入本发明的保护范围之内,本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种用于实景三维模型的地面模型与非地面模型自动分离方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,离群网格移除;
步骤2,实景三维模型倒置;
步骤3,粒子状态初始化;根据指定布料分辨率参数r和实景三维模型的坐标X、Y、Z方向的最大值和最小值,即外包围盒{Xmax,Xmin,Ymax,Ymin,Zmax,Zmin},确定粒子的数量k和初始位置,并将所有粒子标记为可移动状态;设粒子集合M={m1,…,mk},k=nx×ny,其中,
Figure FDA0003051729160000011
粒子mi的初始位置为(Xmin+indexx×nx,Ymin+indexy×ny,Zmax),其中,indexx=i mod nx-1,
Figure FDA0003051729160000012
mod是一种数学运算;
步骤4,计算粒子受外力的位移;
步骤5,计算距离约束对粒子的位移影响,每个粒子保持x和y坐标值固定,仅计算距离约束对邻接粒子间在z方向的位移影响;
步骤6,碰撞检测;使用BVH和射线求交碰撞检测算法对粒子与实景三维模型进行碰撞检测,判断M中每一个粒子mi自由下落时是否与实景三维模型发生碰撞,即判断粒子的高程值zi是否小于等于相同XY坐标处实景三维模型的高程值FAi,并更新粒子的状态;
步骤7,粒子运动迭代;迭代步骤4-7,直至所有粒子中在一个迭代之前和之后的高程差的最大值MA小于指定阈值MinA或者达到指定迭代次数MaxT,则跳出迭代;
步骤8,陡坡附近粒子贴合处理;由于具有布料内部力原因,若场景存在陡坡,则在陡坡附近存在部分粒子高程值高于地面模型,导致地面面元被误分类为非地面面元,令这些异常粒子的zi=FAi
步骤9,面元分离;对每个模型基础面元的质心到与布料进行射线求交,根据质心与交点的距离关系判断该面片的类别,若距离小于指定阈值At,则为地面面元,反之,则为非地面面元。
2.根据权利要求1所述一种用于实景三维模型的地面模型与非地面模型自动分离方法,其特征在于:步骤1中,首先读取一个实景三维模型,人工目视判别该三维模型地面是否存在异常离群面元,若不存在则执行步骤2;若存在,则通过高斯滤波或均匀采样滤波方法滤除离群面元。
3.根据权利要求1所述一种用于实景三维模型的地面模型与非地面模型自动分离方法,其特征在于:步骤2中将实景三维模型沿z轴翻转180°,此处翻转通过对z轴坐标取负值实现。
4.根据权利要求1所述一种用于实景三维模型的地面模型与非地面模型自动分离方法,其特征在于:步骤4中计算粒子受外力的位移的实现方式如下;
根据牛顿第二运动定律F=ma,计算每一个可移动粒子在受外力作用下的高程位移距离,外力仅考虑重力,其中所有粒子的质量m均被设置为1,该运动是匀加速运动,高程位移随时间的变化公式为
Figure FDA0003051729160000021
其中g为重力加速度,t为时间。
5.根据权利要求1所述一种用于实景三维模型的地面模型与非地面模型自动分离方法,其特征在于:步骤5中粒子mi受距离约束作用后的新高程为:
Figure FDA0003051729160000022
其中
Figure FDA0003051729160000023
Figure FDA0003051729160000024
当前高程,
Figure FDA0003051729160000025
为mi受内部力作用后的新高程,mj为粒子mi的邻接粒子,k为刚性系数,指布料在受到外力作用时抵抗变形的程度,k1的取值0-1之间,当k1=0时表明布料完全柔软的,内部力将不起作用;Ii是一个二值索引,如果mi是不可移动,则Ii=0,反之Ii=1。
6.根据权利要求1所述一种用于实景三维模型的地面模型与非地面模型自动分离方法,其特征在于:步骤6中发生碰撞的判断条件为:对于粒子mi,若FAi>zi,i=1,…,k,则令zi=FAi,并将发生碰撞则将该粒子的状态设置为不可移动;在步骤8第一次迭代中,记录粒子在所有基础面元Pr={Pr1,…,Prn}中所碰撞的基础面元CPr={CPr1,…,CPrk},和记录每一个粒子在对应的碰撞面元的碰撞高程值FA={FA1,…,FAk};碰撞检测方法如下:
对于粒子mi,对mi与Pr进行射线求交,Pr中与mi的射线相交基础面元即是CPri;使用BVH树先对mi的射线与Pr的各个包围盒进行碰撞检测,若碰撞则将Pri作为mi的候选面元,之后对mi的所有候选面元逐个进行相交测试,若相交则为CPri;若实景三维模型存在空洞,则存在小部分粒子无法找到对应的碰撞面元,对于这些粒子,以邻接的找到碰撞面元的粒子的CPrj作为其对应碰撞面元;粒子碰撞高程值获取:对粒子mi的坐标与CPri进行求交,求交方法为点面求交,交点的z值即为FAi
7.根据权利要求6所述一种用于实景三维模型的地面模型与非地面模型自动分离方法,其特征在于:所述包围盒为AABB型的轴对称包围盒或者OBB型的有向包围盒。
8.根据权利要求1所述一种用于实景三维模型的地面模型与非地面模型自动分离方法,其特征在于:步骤7中,MA=max{|zi-z′i|,…,|zk-z′k|,},z′为本次迭代之前的位移。
9.根据权利要求1所述一种用于实景三维模型的地面模型与非地面模型自动分离方法,其特征在于:步骤8中通过搜索所有可移动粒子,并判断可移动粒子的碰撞高程与邻接的不可移动粒子对应的碰撞高程的差异值来检测异常粒子。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114898076A (zh) * 2022-03-29 2022-08-12 北京城市网邻信息技术有限公司 模型标签的添加方法、装置、电子设备及存储介质
CN116777913A (zh) * 2023-08-22 2023-09-19 青岛市勘察测绘研究院 一种三维模型的套合精度检测方法、装置、设备及介质
CN117392569A (zh) * 2023-11-06 2024-01-12 上海勘测设计研究院有限公司 融合DOM影像和三维实景模型的机载Lidar点云地面点提取方法
CN117437214A (zh) * 2023-11-25 2024-01-23 兰州交通大学 基于双向布料模拟点云的轨面提取和异物识别方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106570926A (zh) * 2016-11-04 2017-04-19 北京大学(天津滨海)新代信息技术研究院 一种飞行视景仿真中高效的粒子云层绘制方法
US20170243404A1 (en) * 2016-02-18 2017-08-24 Skycatch, Inc. Generating filtered, three-dimensional digital ground models utilizing multi-stage filters
CN108230455A (zh) * 2018-01-31 2018-06-29 东南大学 一种基于骨骼驱动的虚拟服装变形仿真方法
CN109934917A (zh) * 2019-02-28 2019-06-25 武汉大学 基于机器学习预测计算强度的并行化点云生成dem方法
CN112348867A (zh) * 2020-11-18 2021-02-09 南通市测绘院有限公司 基于LiDAR点云数据的城市高精度三维地形构建方法及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170243404A1 (en) * 2016-02-18 2017-08-24 Skycatch, Inc. Generating filtered, three-dimensional digital ground models utilizing multi-stage filters
CN106570926A (zh) * 2016-11-04 2017-04-19 北京大学(天津滨海)新代信息技术研究院 一种飞行视景仿真中高效的粒子云层绘制方法
CN108230455A (zh) * 2018-01-31 2018-06-29 东南大学 一种基于骨骼驱动的虚拟服装变形仿真方法
CN109934917A (zh) * 2019-02-28 2019-06-25 武汉大学 基于机器学习预测计算强度的并行化点云生成dem方法
CN112348867A (zh) * 2020-11-18 2021-02-09 南通市测绘院有限公司 基于LiDAR点云数据的城市高精度三维地形构建方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
姜良存等: "结合多层感知器与KM算法的POI匹配方法", 《地理与地理信息科学》 *
王迎春: "基于INPHO的正射影像生产方法浅析", 《现代信息科技》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114898076A (zh) * 2022-03-29 2022-08-12 北京城市网邻信息技术有限公司 模型标签的添加方法、装置、电子设备及存储介质
CN116777913A (zh) * 2023-08-22 2023-09-19 青岛市勘察测绘研究院 一种三维模型的套合精度检测方法、装置、设备及介质
CN116777913B (zh) * 2023-08-22 2023-11-03 青岛市勘察测绘研究院 一种三维模型的套合精度检测方法、装置、设备及介质
CN117392569A (zh) * 2023-11-06 2024-01-12 上海勘测设计研究院有限公司 融合DOM影像和三维实景模型的机载Lidar点云地面点提取方法
CN117437214A (zh) * 2023-11-25 2024-01-23 兰州交通大学 基于双向布料模拟点云的轨面提取和异物识别方法

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