CN115631307A - 一种建筑物分段轮廓提取与立面三维重建方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种建筑物分段轮廓提取与立面三维重建方法，包括获取倾斜摄影重建的建筑mesh模型数据；对建筑mesh模型数据进行断层扫描，生成建筑模型的轮廓集；对建筑模型的轮廓集进行分段轮廓提取，得到地基轮廓和屋顶立面分界轮廓；对地基轮廓和屋顶立面分界轮廓中每一段轮廓进行分段挤压处理，生成重构的立面段几何体；将重构的立面段几何体与保留的屋顶段信息进行分段合并，得到建筑立面重建结果。本发明可以准确的对建筑进行分段、并提取各段的屋顶，解决传统倾斜摄影三维重建建筑mesh模型三角面数多、立面存在破洞、轮廓难以提取，重构后的建筑缺失屋顶等问题。

Description

一种建筑物分段轮廓提取与立面三维重建方法

技术领域

本发明涉及三维重建技术领域，具体涉及一种建筑物分段轮廓提取与立面三维重建方法。

背景技术

倾斜摄影技术可以从五个不同视角同步采集物体影像数据，获取更加完整的场景、纹理等信息。对倾斜摄影采集的城市影像数据建立三维模型，可以更加真实的还原城市（场景）样貌，建筑立面的三维重建是其中一项重要工作，因其能以直观的方式为使用者提供建筑物的外观、位置、高度等属性信息，在智慧城市、应急管理等领域具有广泛应用。

利用现有重建算法生成三维建筑模型时，容易产生建筑立面破洞、冗余等问题。提取建筑物轮廓信息修复立面破洞、冗余是一种有效的方法。目前获取的建筑物轮廓数据主要是建筑物在俯视图中投影到地平面的轮廓数据，对于建筑轮廓的获取，目前提取轮廓的方法：（1）通过在CAD或GIS里面对照卫星地图或无人机拍摄平面，手动描绘建筑边界。但是对于上述建筑轮廓的获取方法，往往不能获取建筑的高度信息，并且存在工作量大、耗时长、只能在小范围内获取等缺点；（2）利用遥感面向对象的自动提取方法，可以自动获取建筑物轮廓信息，但其缺点是提取的几何信息不完整，需要较大的人工后续处理。在提取出轮廓信息后，相当于对建筑进行了分段（相邻两张轮廓构成一段）。对建筑做重构（即对每一段都进行重构），对于分段建筑而言，会有屋顶在重构的段中。由于对轮廓挤压本身只能生成立面，不能生成屋顶，按照传统方法进行立面重构会缺少屋顶信息。所以建筑物在尺寸，建筑风格，形态上有较大差异，轮廓信息复杂，这给建筑轮廓提取、立面重建带来诸多难点。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供了一种建筑物分段轮廓提取与立面三维重建方法。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

一种建筑物分段轮廓提取与立面三维重建方法，包括以下步骤：

S1、获取倾斜摄影重建的建筑mesh模型数据；

S2、对建筑mesh模型数据进行断层扫描，生成建筑模型的轮廓集；

S3、对建筑模型的轮廓集进行分段轮廓提取，得到地基轮廓和屋顶立面分界轮廓；

S4、对地基轮廓和屋顶立面分界轮廓中每一段轮廓进行分段挤压处理，生成重构的立面段几何体；

S5、将重构的立面段几何体与保留的屋顶段信息进行分段合并，得到建筑立面重建结果。

可选地，步骤S2具体包括以下分步骤：

S21、根据建筑mesh模型的立面法线，确定建筑立面的主方向；

S22、根据建筑模型俯视视角，确定建筑轮廓边界位置；

S23、对确定的建筑轮廓边界位置进行边界扩展；

S24、沿建筑立面的主方向，采用与主方向垂直的平面与建筑mesh模型按设定步长进行相交求解，得到建筑mesh模型不同高度的对应轮廓，生成建筑模型的轮廓集。

可选地，步骤S22具体包括以下分步骤：

S221、根据建筑立面的主方向和建筑模型俯视视角确定X、Y轴方向；

S222、根据建筑mesh模型中各个像素点坐标构建坐标数组；

S223、计算坐标数组中x坐标的最大值和最小值，确定X轴方向上的最大点和最小点；

S224、计算坐标数组中y坐标的最大值和最小值，确定Y轴方向上的最大点和最小点；

S225、将确定的X轴方向上的最大点和最小点和Y轴方向上的最大点和最小点按顺时针连接，得到建筑轮廓边界。

可选地，步骤S3具体包括以下分步骤：

S31、遍历建筑模型的轮廓集，计算每张轮廓图像中轮廓的界限和轮廓像素点的个数；

S32、根据每张轮廓图像中轮廓的界限计算相邻轮廓图像中轮廓界限的变化量；

S33、根据每张轮廓图像中轮廓像素点的个数计算相邻轮廓图像中轮廓像素点个数的变化量；

S34、根据相邻轮廓图像中轮廓界限的变化量和轮廓像素点个数的变化量，按照从建筑底部到建筑顶部的顺序对轮廓进行聚类，提取得到地基轮廓和屋顶立面分界轮廓对应的轮廓编号。

可选地，步骤S4具体包括以下分步骤：

S41、根据地基轮廓和屋顶立面分界轮廓对应的轮廓编号确定每张轮廓图像属于地基轮廓或屋顶立面分界轮廓类型；

S42、根据确定的每张轮廓图像类型将所有轮廓图像进行分段；

S43、选取第一段轮廓图像作为地基轮廓信息进行挤压处理，修复输入建筑mesh模型底部噪声和立面破洞；

S44、判断选取的当前段轮廓图像是否屋顶段；若是，则保留该段轮廓图像；否则采用投票算法选取最优轮廓图像进行挤压处理，生成重构的立面段几何体；

S45、保留最后两段轮廓图像作为屋顶信息。

可选地，所述判断选取的当前段轮廓图像是否屋顶段的判断方法为：

判断当前段轮廓图像是否是以屋顶立面分界轮廓为起点、地基轮廓为终点构成的轮廓图像段；若是，则该段轮廓图像为屋顶段；否则该段轮廓图像为立面段。

可选地，所述采用投票算法选取最优轮廓图像的方法为：

遍历该段轮廓图像中所有的轮廓图像，将每张轮廓图像与剩余的轮廓图像做一次交/并计算，得到每张轮廓图像对应的投票率，选出投票率最高的轮廓图像作为最优轮廓图像。

可选地，所述挤压处理的方法为：

根据轮廓图像中轮廓像素点的z值确定轮廓高度，根据确定的轮廓高度将轮廓沿建筑立面的主方向进行拉伸。

本发明具有以下有益效果：

相比传统的倾斜摄影三维重建，本发明基于倾斜摄影三维重建的建筑模型，横切建筑，得到建筑的轮廓图，根据相邻轮廓图像中轮廓在图片中所占的比例变化幅度进行聚类，每一类代表建筑的每一段，在每一段中选取一张代表轮廓图，提取出选择的轮廓图中的轮廓进行挤压，由于挤压本身只能生成立面，不能生成屋顶，在分段合并时，设置了分段线偏移阈值，保留一定长度的屋顶信息，合并后的建筑不缺失屋顶信息。

附图说明

图1为本发明实施例中一种建筑物分段轮廓提取与立面三维重建方法的流程示意图；

图2为本发明实施例中建筑mesh模型数据处理过程示意图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

如图1和图2所示，本发明实施例提供了一种建筑物分段轮廓提取与立面三维重建方法，包括以下步骤S1至S5：

S1、获取倾斜摄影重建的建筑mesh模型数据；

在本发明的一个可选实施例中，本发明获取采用倾斜摄影技术采集的建筑mesh模型数据，利用倾斜摄影进行影像数据采集的特性，可以更准确的进行后续建筑物分段轮廓提取与立面三维重建。

S2、对建筑mesh模型数据进行断层扫描，生成建筑模型的轮廓集；

在本发明的一个可选实施例中，步骤S2具体包括以下分步骤：

S21、根据建筑mesh模型的立面法线，确定建筑立面的主方向；

具体而言，建筑模型是由建筑立面和建筑屋顶组成，而建筑立面占比是最大的。建筑三角面也是分为建筑立面三角面、建筑屋顶三角面，而建筑立面三角面占比是最大的每个三角面都有自己的法线，计算每个三角面法线与其余三角面法线的差异，因为建筑里面三角面占比多，所以与其余三角面法线差异最小的应该是立面三角面法线。因此得到立面三角面法线后，就确定了建筑立面的主方向。

S22、根据建筑模型俯视视角，确定建筑轮廓边界位置；具体包括以下分步骤：

S221、根据建筑立面的主方向和建筑模型俯视视角确定X、Y轴方向；

S222、根据建筑mesh模型中各个像素点坐标构建坐标数组；

S223、计算坐标数组中x坐标的最大值和最小值，确定X轴方向上的最大点和最小点；

S224、计算坐标数组中y坐标的最大值和最小值，确定Y轴方向上的最大点和最小点；

S225、将确定的X轴方向上的最大点和最小点和Y轴方向上的最大点和最小点按顺时针连接，得到建筑轮廓边界。

具体而言，本实施例中三维模型每个点的坐标是[x, y, z]，模型的点可以构成一个数组：

[[x1, y1, z1],

[x2, y2, z2],

…………

[xn-1, yn-1, zn],

[xn, yn, zn]]

数组第一列的含义是所有点的x坐标，数组第二列的含义是所有点的y坐标，数组第三列的含义是所有点的z坐标。求出模型在X轴方向的最小点、最大点（数组第一列的最小值和最大值）。求出模型在Y轴方向的最小点、最大点（数组第一列的最小值和最大值）。最后将四个点可以按照顺时针连接而成的长方形就是模型的边界。

S23、对确定的建筑轮廓边界位置进行边界扩展；

具体而言，为了使得到的轮廓边界能够包含整个建筑轮廓，本实施例将步骤S22中得到的建筑轮廓边界分别在X、Y轴向外扩大5个单位长度。

S24、沿建筑立面的主方向，采用与主方向垂直的平面与建筑mesh模型按设定步长进行相交求解，得到建筑mesh模型不同高度的对应轮廓，生成建筑模型的轮廓集。

具体而言，本实施例使用与Z轴垂直的边界框平面（平面的大小为X、Y向外扩展后的长度），沿Z轴正方向（建筑顶端方向），每隔0.1米与建筑模型做一次相交，每一次的相交得到建筑对应高度的轮廓。当平面到达建筑顶部后，生成的建筑轮廓构成了建筑轮廓集。

S3、对建筑模型的轮廓集进行分段轮廓提取，得到地基轮廓和屋顶立面分界轮廓；

在本发明的一个可选实施例中，步骤S3具体包括以下分步骤：

S31、遍历建筑模型的轮廓集，计算每张轮廓图像中轮廓的界限和轮廓像素点的个数；

具体而言，轮廓的界限是指轮廓是上、下、左、右界，轮廓图中黑色像素点的像素值为0，白色像素点的像素值为255；按照从上往下寻找的顺序，当找到某一行有黑色像素点时，确定该行作为轮廓的上界；按照从下往上寻找的顺序，当找到某一行有黑色像素点时，确定该行作为轮廓的下界；按照从左往右寻找的顺序，当找到某一列有黑色像素点时，确定该列作为轮廓的左界；按照从右往左寻找的顺序，当找到某一列有黑色像素点时，确定该列作为轮廓的右界。

每张轮廓图像中轮廓像素点的个数根据黑色像素值的个数进行计算。

S32、根据每张轮廓图像中轮廓的界限计算相邻轮廓图像中轮廓界限的变化量；

S33、根据每张轮廓图像中轮廓像素点的个数计算相邻轮廓图像中轮廓像素点个数的变化量；

S34、根据相邻轮廓图像中轮廓界限的变化量和轮廓像素点个数的变化量，按照从建筑底部到建筑顶部的顺序对轮廓进行聚类，提取得到地基轮廓和屋顶立面分界轮廓对应的轮廓编号。

具体而言，本实施例将相邻轮廓图像中轮廓的界限变化绝对差与两张轮廓图像中轮廓点数量的绝对差作为判断条件，对轮廓进行聚类，从而提取出建筑的地基轮廓以及屋顶立面分界轮廓；其中轮廓的界限变化绝对差的计算方法为先将两个轮廓的上、下、左、右界分别求和再计算差值；轮廓点数量的绝对差的计算方法为将两个轮廓的轮廓像素点数量计算差值；

相邻轮廓图像中轮廓界限及轮廓点数量的变化幅度达到判断条件后，输出对应的轮廓编号，作为分段之间的段边界轮廓。遍历完成后可以将一栋建筑分为几个小段，其中相邻的两个轮廓构成一段。

S4、对地基轮廓和屋顶立面分界轮廓中每一段轮廓进行分段挤压处理，生成重构的立面段几何体；

在本发明的一个可选实施例中，步骤S4具体包括以下分步骤：

S41、根据地基轮廓和屋顶立面分界轮廓对应的轮廓编号确定每张轮廓图像属于地基轮廓或屋顶立面分界轮廓类型；

S42、根据确定的每张轮廓图像类型将所有轮廓图像进行分段；

S43、选取第一段轮廓图像作为地基轮廓信息进行挤压处理，修复输入建筑mesh模型底部噪声和立面破洞；

S44、判断选取的当前段轮廓图像是否屋顶段；若是，则保留该段轮廓图像；否则采用投票算法选取最优轮廓图像进行挤压处理，生成重构的立面段几何体；其中判断方法为：

判断当前段轮廓图像是否是以屋顶立面分界轮廓为起点、地基轮廓为终点构成的轮廓图像段；若是，则该段轮廓图像为屋顶段；否则该段轮廓图像为立面段。

采用投票算法选取最优轮廓图像的方法为：

遍历该段轮廓图像中所有的轮廓图像，将每张轮廓图像与剩余的轮廓图像做一次交/并计算，得到每张轮廓图像对应的投票率，选出投票率最高的轮廓图像作为最优轮廓图像。

S45、保留最后两段轮廓图像作为屋顶信息。

具体而言，有的建筑会有多个屋顶，对于这类型建筑会有多个屋顶段，由于提取到多个屋顶立面分界轮廓，所以在进行挤压轮廓时需要判断该段属于屋顶段还是立面段。本实施例提取轮廓的方向是从建筑底部到建筑顶部，提取轮廓的顺序是地基轮廓、屋顶立面分界轮廓、地基轮廓、屋顶立面分界轮廓…），

本实施例中，立面段是指地基轮廓—屋顶立面分界轮廓；屋顶段是指屋顶立面分界轮廓—地基轮廓；因此可以根据轮廓的编号判断这条轮廓是地基轮廓还是屋顶立面分界轮廓：

第一条：地基轮廓

第二条：屋顶立面分界轮廓

第三条：地基轮廓

第四条：屋顶里面分界轮廓

……地基轮廓的编号为奇数、屋顶立面分界轮廓的编号为偶数。

知道轮廓的编号后，就可以进行分段：

第一段：建筑底部----地基轮廓

第二段：地基轮廓----屋顶立面分界轮廓

第三段：屋顶立面分界轮廓----地基轮廓

第四段：地基轮廓----屋顶立面分界轮廓

……………，

其中屋顶立面分界轮廓为起点、地基轮廓为终点构成的段就是屋顶段。

本实施例中，由于图片是由图像数组构成，因此一个轮廓图片就有一个图像数组，对于两张轮廓图像的交/比计算，可以用Numpy库中的两个函数；

假设x1代表第一张轮廓图像的图像数组，x2代表第二张轮廓图像的图像数组，通过函数numpy.logical_and（x1, x2）计算两张轮廓图像的交集，通过函数numpy.logical_or（x1, x2）计算两张轮廓图像的并集；计算两张轮廓图像的交集与两张轮廓图像的并集的比值得到两张轮廓图像的投票率，投票率越高说明两张图像越接近，可以确定两张轮廓图像属于一个立面段，让其中每一张图像都与剩下所有轮廓图像都计算一次投票率，最后将投票率相加并除以计算的次数作为每张轮廓图像对应的投票率，最后选择投票率最高的图像作为要挤压的轮廓图像。

本实施例中，对轮廓图像进行挤压处理具体为根据轮廓图像中轮廓像素点的z值确定轮廓高度，根据确定的轮廓高度将轮廓沿建筑立面的主方向进行拉伸。

设定一个数组，数组中存的是提取到的轮廓的高度height_array = [z0, z1,z2,…zn]，如果是第一段的轮廓要达到修复mesh模型底部噪声和立面破洞，拉伸高度为z-0；对于中间段轮廓会判断该段是否属于立面段，属于的话对该段提取到的轮廓进行拉伸，屋顶段不进行重构，故立面段提取的轮廓拉伸高度由前一个屋顶段的高度h决定，拉伸高度为z1-h。

本实施例通过在立面重建时设置分段线偏移阈值，保留了屋顶信息的长度，从而解决传统方法出现的缺少屋顶信息问题。由于提取到地基轮廓与屋顶立面分界轮廓之后，会对地基轮廓与屋顶里面分界轮廓之间的几何体进行重构，但是屋顶立面分界轮廓有时会在屋顶上提取到轮廓，进行重构时会将一部分屋顶也进行重构会造成屋顶信息缺失，因此本实施例通过在立面重建时设置分段线偏移阈值，将提取到的屋顶立面分界轮廓向下偏移1.5m距离，从而不会对屋顶进行重构。

S5、将重构的立面段几何体与保留的屋顶段信息进行分段合并，得到建筑立面重建结果。

在本发明的一个可选实施例中，本实施例采用三维模型库Pyvista中的extrude()函数将所有重构的立面段几何体与保留的屋顶段信息进行分段合并，得到建筑立面重建结果。

本发明具有以下特点：

（1）较高的适用性：针对建筑的多样性：分段建筑、高层建筑、低层建筑。本发明具有普遍适用性。

（2）模型轻量化：本发明重构过程中对输入的三角格网进行大幅度精简，精简后的建筑三角面连接规则、三角面片少，相比于原始建筑mesh模型，重构后的建筑mesh模型三角面数减少了70%。

（3）分段准确性：针对分段建筑（多个屋顶），本发明可以准确的对建筑进行分段、并提取各段的屋顶。

本发明可以解决传统倾斜摄影三维重建建筑mesh模型三角面数多、立面存在破洞、轮廓难以提取，重构后的建筑缺失屋顶等问题。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

本发明中应用了具体实施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。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种建筑物分段轮廓提取与立面三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取倾斜摄影重建的建筑mesh模型数据；

S2、对建筑mesh模型数据进行断层扫描，生成建筑模型的轮廓集；

S3、对建筑模型的轮廓集进行分段轮廓提取，得到地基轮廓和屋顶立面分界轮廓；

S4、对地基轮廓和屋顶立面分界轮廓中每一段轮廓进行分段挤压处理，生成重构的立面段几何体；

S5、将重构的立面段几何体与保留的屋顶段信息进行分段合并，得到建筑立面重建结果。

2.根据权利要求1所述的一种建筑物分段轮廓提取与立面三维重建方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下分步骤：

S21、根据建筑mesh模型的立面法线，确定建筑立面的主方向；

S22、根据建筑模型俯视视角，确定建筑轮廓边界位置；

S23、对确定的建筑轮廓边界位置进行边界扩展；

S24、沿建筑立面的主方向，采用与主方向垂直的平面与建筑mesh模型按设定步长进行相交求解，得到建筑mesh模型不同高度的对应轮廓，生成建筑模型的轮廓集。

3.根据权利要求2所述的一种建筑物分段轮廓提取与立面三维重建方法，其特征在于，步骤S22具体包括以下分步骤：

S221、根据建筑立面的主方向和建筑模型俯视视角确定X、Y轴方向；

S222、根据建筑mesh模型中各个像素点坐标构建坐标数组；

S223、计算坐标数组中x坐标的最大值和最小值，确定X轴方向上的最大点和最小点；

S224、计算坐标数组中y坐标的最大值和最小值，确定Y轴方向上的最大点和最小点；

S225、将确定的X轴方向上的最大点和最小点和Y轴方向上的最大点和最小点按顺时针连接，得到建筑轮廓边界。

4.根据权利要求1所述的一种建筑物分段轮廓提取与立面三维重建方法，其特征在于，步骤S3具体包括以下分步骤：

S31、遍历建筑模型的轮廓集，计算每张轮廓图像中轮廓的界限和轮廓像素点的个数；

S32、根据每张轮廓图像中轮廓的界限计算相邻轮廓图像中轮廓界限的变化量；

S33、根据每张轮廓图像中轮廓像素点的个数计算相邻轮廓图像中轮廓像素点个数的变化量；

S34、根据相邻轮廓图像中轮廓界限的变化量和轮廓像素点个数的变化量，按照从建筑底部到建筑顶部的顺序对轮廓进行聚类，提取得到地基轮廓和屋顶立面分界轮廓对应的轮廓编号。

5.根据权利要求1所述的一种建筑物分段轮廓提取与立面三维重建方法，其特征在于，步骤S4具体包括以下分步骤：

S41、根据地基轮廓和屋顶立面分界轮廓对应的轮廓编号确定每张轮廓图像属于地基轮廓或屋顶立面分界轮廓类型；

S42、根据确定的每张轮廓图像类型将所有轮廓图像进行分段；

S43、选取第一段轮廓图像作为地基轮廓信息进行挤压处理，修复输入建筑mesh模型底部噪声和立面破洞；

S44、判断选取的当前段轮廓图像是否屋顶段；若是，则保留该段轮廓图像；否则采用投票算法选取最优轮廓图像进行挤压处理，生成重构的立面段几何体；

S45、保留最后两段轮廓图像作为屋顶信息。

6.根据权利要求5所述的一种建筑物分段轮廓提取与立面三维重建方法，其特征在于，所述判断选取的当前段轮廓图像是否屋顶段的判断方法为：

判断当前段轮廓图像是否是以屋顶立面分界轮廓为起点、地基轮廓为终点构成的轮廓图像段；若是，则该段轮廓图像为屋顶段；否则该段轮廓图像为立面段。

7.根据权利要求5所述的一种建筑物分段轮廓提取与立面三维重建方法，其特征在于，所述采用投票算法选取最优轮廓图像的方法为：

遍历该段轮廓图像中所有的轮廓图像，将每张轮廓图像与剩余的轮廓图像做一次交/并计算，得到每张轮廓图像对应的投票率，选出投票率最高的轮廓图像作为最优轮廓图像。

8.根据权利要求5所述的一种建筑物分段轮廓提取与立面三维重建方法，其特征在于，所述挤压处理的方法为：

根据轮廓图像中轮廓像素点的z值确定轮廓高度，根据确定的轮廓高度将轮廓沿建筑立面的主方向进行拉伸。

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