基于MVS點云的城市建筑三維重建應用研究.pdf

1、近十年，基于圖像的三維重建技術發(fā)展迅速，在一些領域取得了不錯的應用效果。多視立體視覺(Multi-view Stereo，MVS)是其技術基礎，主要有三個步驟:運動獲取結(jié)構(gòu)(Structure from Motion，SFM)回算相機與場景稀疏三維信息，MVS密集匹配獲取三維點云模型，再由點云生成表面模型。本文工作主要關注最后一個步驟，即以城市建筑三維重建為目標，進行基于MVS點云的表面重建研究。
　　此前，大范圍城市場景三維重建

2、多基于激光雷達(LiDAR)點云進行，精度好，但數(shù)據(jù)采集難度大、成本高。而MVS點云圖像信息豐富、獲取相對容易且成本低。但由于圖像匹配不夠精確等原因，MVS點云中噪聲與雜點較多，由LiDAR點云表面重建的方法并不適用于MVS點云。因此，基于MVS點云的三維重建方法的研究變得迫切。同時，對城市三維建模而言，由于建筑物的多樣性和復雜性，如何在表面重建階段生成真實反映建筑幾何信息的表面模型，既克服MVS點云噪聲的影響，又避免對建筑物輪廓的過度

3、平滑，是其中的核心任務與難點。
　　針對以上問題，本文提出一種基于MVS點云的城市建筑表面模型優(yōu)化方法，以改善城市三維重建模型的質(zhì)量。本文主要工作歸納如下:
　　1)對包含復雜城市場景點云的建筑物自動提取問題進行研究，提出一種基于MVS點云的建筑物自動提取流程。該流程簡單且執(zhí)行效率高，通過使用投影、形態(tài)學膨脹和輪廓提取等技術實現(xiàn)從包含道路、植被等復雜場景的城市MVS密集點云中自動提取建筑物點云的目標。
　　2)針對泊松

4、表面重建在城市建筑三維建模方面的不足，提出一種基于RANSAC快速擬合的表面模型優(yōu)化方法。該方法首先在表面重建之前對建筑物MVS點云進行濾波去噪處理，接著對濾波后的點云進行基于分塊的RANSAC快速擬合，最后通過泊松表面重建生成優(yōu)化后的表面模型。通過實驗分析，優(yōu)化后模型的平面及尖銳特征得以有效恢復，幾何信息更加接近真實。
　　文章最后總結(jié)提出了一個基于MVS點云的城市建筑三維重建工作流程，通過將該流程應用到大規(guī)模城市MVS點云，完