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一种直线几何结构约束下无人机图像三维建筑物建模方法

申请号: CN202410156478.7
申请人: 东华理工大学南昌校区
更新日期: 2026-03-20

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种直线几何结构约束下无人机图像三维建筑物建模方法
专利类型 发明申请
申请号 CN202410156478.7
申请日 2024/2/4
公告号 CN117710603A
公开日 2024/3/15
IPC主分类号 G06T17/10
权利人 东华理工大学南昌校区
发明人 何海清; 陈隆瑜; 夏元平; 王乐洋; 周福阳
地址 江西省南昌市经济技术开发区广兰大道418号

摘要文本

本发明涉及一种直线几何结构约束下无人机图像三维建筑物建模方法,利用无人机图像生成三维建筑物原始模型;提取三维建筑物原始模型中点云数据,并对三维建筑物原始模型点云进行边缘和轮廓的特征提取,生成三维建筑物原始模型的尖锐边缘特征点云;使用多种约束下的三维直线特征提取算法对三维建筑物原始模型点云尖锐边缘特征进行三维直线提取,生成三维直线;使用三维直线对三维建筑物原始模型点云进行线约束,完成三维建筑模型的优化,并利用无人机图像为三维建筑物模型进行纹理映射,通过将图像数据与三维直线特征结合,实现对建筑物模型更精准的优化。本发明综合了无人机图像处理和三维几何特征提取方法,使三维模型边缘更符合建筑物边缘特征。 ()

专利主权项内容

1.一种直线几何结构约束下无人机图像三维建筑物建模方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1,利用无人机图像生成实景三维建筑物原始模型数据;步骤S2,提取通过对无人机图像数据进行处理后的三维建筑物原始模型中的点云数据,并对所述三维建筑物原始模型中的点云数据进行边缘和轮廓的特征提取,生成所述三维建筑物原始模型的尖锐边缘特征点云;提取三维建筑物原始模型的尖锐边缘特征点云的方式包括体素网格滤波、最近邻搜索树领域搜索;所述体素网格滤波,用于对输入的点云数据进行降采样;所述最近邻搜索树领域搜索,用于提取三维建筑物模型点云表面法线,利用所述表面法线计算各个点云的曲率值,并根据曲率值判断三维建筑物点云表面的尖锐边缘特征,以此来实现特征提取,得到最终的三维建筑物原始模型尖锐边缘特征;步骤S3,利用基于距离和角度约束下的RANSAC算法,通过对图像数据进行处理,对三维建筑物原始模型尖锐边缘特征进行三维直线提取;基于距离和角度约束下的RANSAC算法包括RANSAC算法、距离约束算法、角度约束算法;所述RANSAC算法,用于在三维点云中搜索最佳直线;所述距离约束算法,用于改进RANSAC算法,在利用RANSAC算法搜索最佳直线时添加点云距离约束条件,剔除识别到的直线中点云之间距离大于阈值的直线;所述角度约束算法,用于改进RANSAC算法,将位于同一方向上的三维直线进行合并,在每次迭代中,计算每个检测到的直线的方向向量,并将每个方向的直线存储在一个无序映射中,以方向向量作为键;并且从存储的每个方向的直线中提取出最长的直线,从而提高三维直线拟合的准确性;步骤S4,使用提取出来的各个方向上最长的直线替换三维建筑物原始点云,并利用线约束生成无纹理的三维建筑物模型;步骤S5,利用无人机图像对生成的无纹理的三维建筑物模型进行纹理映射。