基于密集点云的城市三维模型快速构建方法技术

本发明专利技术属于城市三维模型的构建技术领域，尤其涉及一种基于密集点云的城市三维模型快速构建方法。它解决了现有技术效率低等技术问题。本基于密集点云的城市三维模型快速构建方法包括A、将点云数据进行自适应分块；B、在已经分好的块内，分别进行三维TIN模型的构建；C、为三维TIN模型的每个面从多视倾斜影像中选出质量最好的影像作为纹理数据源；D、选出质量最好的纹理数据源之后，进行纹理的提取；E、对被遮挡的部分的纹理加以替代，完成纹理的漏洞修补；F、将优选出来的纹理自动贴于三维TIN模型的表面，生成效果逼真的三维模型。本发明专利技术优点在于：1、构建效率更高，2、纹理质量高，效果逼真。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于城市三维模型的构建
，尤其涉及一种。
技术介绍
密集点云是倾斜摄影测量生产城市三维模型过程中的中间产物，是通过航空影像匹配、区域增长、粗差剔除等步骤提取出来的包含物体三维几何信息的一系列大规模点数据。点云是一个空间数据的集合，其特点是数据量大、数据间距离较小，通常具备上万个甚至更多的点，存储量巨大。目前，在城市三维模型的构建过程中，提取出的点云数据往往分布不均匀，在每一次寻找最佳匹配点的过程中，运算量巨大，同时需要匹配多张高质量的纹理图片，影响构建效率。为了解决现有技术存在的问题，人们进行了长期的探索，提出了各式各样的解决方案。例如，中国专利文献公开了一种基于Microstat1n v8i的城市快速建模方法，包括以下步骤:步骤一、采用航空摄影测量系统且按照常规航空摄影测量方法对被测区域进行航空测量；步骤二、处理器在Microstat1n v8i软件环境下对航空测量数据进行分析处理对航空测量数据进行分析处理，过程如下:建立航空摄影测量立体模型、地物分类及标记并相应建立地物类型层色对应表、矢量数据采集与分别建立房屋类、散树类和其它类地物的模型，对被测区域内的所有地物分别进行处理，并获得被测区域内所有地物的三维几何模型。上述的方案在一定程度上改进了现有技术的部分问题，但是，该方案还至少存在以下缺陷:步骤繁琐，构建效率低，纹理质量差的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对上述问题，提供一种构建效率更高，纹理质量高，效果逼真的。为达到上述目的，本专利技术采用了下列技术方案:本包括以下步骤:A、点云自适应分块:将点云数据进行自适应分块，根据确定的阈值范围，保证每一块内的点数目都在设定的阈值范围内，且每一块根据点的分布进行动态的调整，每一块的宽度动态地随着点的密度变化；B、分块进行TIN的构建:在已经分好的块内，分别进行三维TIN模型的构建；C、纹理选择:为三维TIN模型的每个面从多视倾斜影像中选出质量最好的影像作为纹理数据源；D、纹理提取:选出质量最好的纹理数据源之后，进行纹理的提取；E、漏洞修补:根据纹理特征对纹理影像进行检索，对比优选出来的纹理影像，对于被遮挡的部分，通过检索查找纹理特征与之相同或者近似的纹理影像，对被遮挡的部分的纹理加以替代，完成纹理的漏洞修补；F、纹理贴图:将优选出来的纹理自动贴于三维TIN模型的表面，生成效果逼真的三维模型。在上述的中，所述的点云数据自带均匀格网，上述的步骤A包括以下步骤:①通过交互为每块的平均点数设定动态可调的阈值，所述的阀值为20-100 ;对于给定的点集P，根据点集P数据量确定一个阈值，使得每个块内的点数尽量接近所述阈值；②在读取点云数据时记录下离散点的总数，再根据选定的阀值，计算出来共分多少行多少列的矩形区域；③以横坐标为主纵坐标为辅对所有数据排序，根据每块的阀值和计算出来的行列数计算出每行内共有多少个离散数据即每行的阀值，按照行的阀值将所有的数据划分成一行行的数据条；④再在每个数据条内以纵坐标为主横坐标为辅进行排序，按设定好每块的阀值，将每行的数据具体划分并存储到每块的边链表内。在上述的中，其特征在于，上述的步骤B包括以下步骤:①在块内找到任意一点A和与之距离最近的一点B，将两点连起来作为第一个三角形的一条基边，将其加入到边链表中，并以此为基边进行扩展；②利用构建正方体的方法限定最佳匹配点的搜索范围；a)计算出第一条基边的中点坐标，对于初始点A、B通过遍历记录下两个点的坐标，并根据A、B两点的坐标计算出线段AB的中点O坐标；b)以O点为中心在块内构建一个正方体，其大小根据参与构网的点数及密度动态确定，使得落在这个正方体内的点数在45-55个，将第三点的搜索范围定位在该正方体内；③在正方体内进行第一个三角形的构建，根据最大最小角原则和空外接圆特性寻找最佳匹配点，若在正方体内没有搜索到最佳匹配点，则将搜索范围动态的扩大一倍，直到搜索到最佳匹配点为止；④在构建完第一个三角形之后，将新构成的三角形和边加入相应的结构体中进行存储；⑤以新生成的三角形的边为基边按照步骤②、③向外进行扩展，并读取该边的使用次数，如果使用次数为2或者该边的右边没有点，则该边不进行扩展，同时对新生成的三角形和边进行存储；⑥重复步骤⑤，直至边链表中的所有边都进行了扩展，结束构网；⑦进行块间三角网归并，根据分成的块，提取出边界面上的点，对相邻的块的边界面上的点，进行构TIN处理，从而缝合块间的三角网；⑧结果输出和预览，对得到的三维TIN模型进行效果预览，判断是否满足要求，若不能满足要求，则对算法中的参数和步骤进行调整，直至得到满意结果；依据上述步骤得到三维TIN模型。在上述的中，在上述的步骤C中，为每个面从多视倾斜影像中选出质量最好的影像作为纹理数据源的优选准则如下:①同一面在两幅或两幅以上备选影像中均完全可视时，则选择成像角度最好的影像；②同一面仅有一幅影像可视时，则以该影像进行纹理采集；③同一面在所有备选影像中都存在遮挡时，则以纹理区域遮挡面积最小的影像优先。在上述的中，成像角度最好的影像选择采用视角法进行选择:该面的单位法向量与视点方向的夹角最小即视点最优，比较每幅纹理影像所求出的夹角，将夹角较小的2-3张纹理影像记录下来；在利用视角法选出来视角最佳的2-3张影像之后，采用深度缓存算法优选出遮挡程度最小的纹理，该算法基于透视成像时离透视中心最近的地面点遮挡该光线上其他点，若视角最佳影像被遮挡程度最大，则要选择视角效果次之的影像；首先对深度缓存器和颜色缓存器进行初始化，把深度缓存器中所有单元置成一个最大可能的深度值，把颜色缓存器中各单元置成背景颜色；然后将场景中的物体不分次序地投影到象平面上去；对于每个投影点当前第1页1 2 3 4 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于密集点云的城市三维模型快速构建方法，其特征在于，本方法包括以下步骤：A、点云自适应分块：将点云数据进行自适应分块，根据确定的阈值范围，保证每一块内的点数目都在设定的阈值范围内，且每一块根据点的分布进行动态的调整，每一块的宽度动态地随着点的密度变化；B、分块进行TIN的构建：在已经分好的块内，分别进行三维TIN模型的构建；C、纹理选择：为三维TIN模型的每个面从多视倾斜影像中选出质量最好的影像作为纹理数据源；D、纹理提取：选出质量最好的纹理数据源之后，进行纹理的提取；E、漏洞修补：根据纹理特征对纹理影像进行检索，对比优选出来的纹理影像，对于被遮挡的部分，通过检索查找纹理特征与之相同或者近似的纹理影像，对被遮挡的部分的纹理加以替代，完成纹理的漏洞修补；F、纹理贴图：将优选出来的纹理自动贴于三维TIN模型的表面，生成效果逼真的三维模型。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李英成，廖明，王恩泉，张金龙，俞凯杰，敖楠，唐泽彬，叶冬梅，孙攀，
申请(专利权)人：浙江中测新图地理信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33