本发明专利技术涉及一种基于MVS数据的建筑物立面纹理提取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取建筑物群的数字正射影像图，根据所述数字正射影像图确定目标建筑物；获取所述目标建筑物上的若干个空间三角面，判断所述若干个空间三角面是否属于所述目标建筑物的立面，若属于则标记为所述目标建筑物的立面数据；对所述目标建筑物的立面数据进行重投影，得到所述目标建筑物的立面纹理。本发明专利技术提供的基于MVS数据的建筑物立面纹理提取方法，降低了建筑物立面纹理提取的成本并且简化了操作。化了操作。化了操作。
【技术实现步骤摘要】
基于MVS数据的建筑物立面纹理提取方法、装置及电子设备
[0001]本专利技术涉及建筑物立面纹理提取
，尤其涉及一种基于MVS数据的建筑物立面纹理提取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]近年来我国城市迅猛发展，城市的功能和三维空间形态日趋复杂，传统的二维平面地形图信息已经满足不了城市信息化发展的需要，建立城市三维模型变得尤为重要，城市三维模型的建立具有更加直观、更加逼真的视觉效果，建立城市三维模型也更有利于后续城市规划、景观评估及建筑方案修改完善等技术的发展，而立面纹理提取是城市三维模型建立的重要组成部分。
[0003]现多利用建筑物立面结构的垂直平面延展性，采用基于局部的种子点生长算法提取建筑物的立面纹理，但此种方式仅限于激光点云数据，采用激光扫描得到点云数据来进行建筑物立面纹理提取，由于硬件设备等限制，存在成本高、操作复杂的缺点。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，有必要提供一种基于MVS数据的建筑物立面纹理提取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，用以解决现有技术中建筑物立面纹理提取成本高、操作复杂的问题。
[0005]为了解决上述问题，本专利技术提供一种基于MVS数据的建筑物立面纹理提取方法，包括：
[0006]获取建筑物群的数字正射影像图，根据所述数字正射影像图确定目标建筑物；
[0007]获取所述目标建筑物上的若干个空间三角面，判断所述若干个空间三角面是否属于所述目标建筑物的立面，若属于则标记为所述目标建筑物的立面数据；
[0008]对所述目标建筑物的立面数据进行重投影，得到所述目标建筑物的立面纹理。
[0009]进一步地，根据所述数字正射影像图确定目标建筑物，包括：
[0010]利用Mask R
‑
CNN网络对所述数字正射影像图进行处理，得到所述建筑物群的模糊轮廓图；
[0011]利用Douglas
‑
Peucker算法对所述模糊轮廓图进行轮廓提取，得到清晰轮廓图，在所述清晰轮廓图中进行选择得到目标建筑物以及目标建筑物的投影轮廓。
[0012]进一步地，判断所述若干个空间三角面是否属于所述目标建筑物的立面，若属于则标记为所述目标建筑物的立面数据，包括：
[0013]对所述若干个空间三角面的法向量进行计算，得到所述若干个空间三角面分别对应的小尺度法向量和大尺度法向量；
[0014]根据所述小尺度法向量和大尺度法向量判断所述若干个空间三角面是否满足设定立面条件，若满足则标记为所述目标建筑物的立面数据。
[0015]进一步地，对所述若干个空间三角面的法向量进行计算，得到所述若干个空间三
角面分别对应的小尺度法向量和大尺度法向量，包括：
[0016]当所述一个空间三角面的邻域半径小于等于第一阈值时，利用法向量计算公式计算所述空间三角面的法向量，得到所述空间三角面的小尺度法向量；
[0017]当所述一个空间三角面的邻域半径大于第二阈值时，利用主成分分析法得到所述空间三角面的大尺度法向量。
[0018]进一步地，所述法向量计算公式为
[0019][0020]其中，为小尺度法向量，为空间三角面中第i个三角形的两边，S
i
为空间三角面中第i个三角形的面积。
[0021]进一步地，所述设定立面条件，包括：
[0022]所述若干个空间三角面与所述目标建筑物的投影轮廓的距离小于第二阈值，且所述小尺度法向量和/或所述大尺度法向量与水平面的夹角小于第三阈值，且所述小尺度法向量和/或所述大尺度法向量与所述目标建筑物的投影轮廓的夹角小于第四阈值。
[0023]进一步地，对所述目标建筑物的立面数据进行重投影，包括：
[0024]利用纹理插值对所述目标建筑物的立面数据进行重投影。
[0025]本专利技术还提供一种基于MVS数据的建筑物立面纹理提取装置，包括数据获取模块、数据处理模块及纹理提取模块；
[0026]所述数据获取模块，用于获取建筑物群的数字正射影像图，根据所述数字正射影像图确定目标建筑物；
[0027]所述数据处理模块，用于获取所述目标建筑物上的若干个空间三角面，判断所述若干个空间三角面是否属于所述目标建筑物的立面，若属于则标记为所述目标建筑物的立面数据；
[0028]所述纹理提取模块，用于对所述目标建筑物的立面数据进行重投影，得到所述目标建筑物的立面纹理。
[0029]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上述任一技术方案所述的基于MVS数据的建筑物立面纹理提取方法。
[0030]本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机该程序被处理器执行时，实现如上述任一技术方案所述的基于MVS数据的建筑物立面纹理提取方法。
[0031]采用上述实施例的有益效果是：本专利技术提供的一种基于MVS数据的建筑物立面纹理提取方法，通过获取建筑物群的数字正射影像图，根据所述数字正射影像图确定目标建筑物，并获取所述目标建筑物上的若干个空间三角面，判断所述若干个空间三角面是否属于所述目标建筑物的立面，若属于则标记为所述目标建筑物的立面数据，对所述目标建筑
物的立面数据进行重投影，得到所述目标建筑物的立面纹理，降低了建筑物立面纹理提取的成本并且简化了操作。
附图说明
[0032]图1为本专利技术提供的基于MVS数据的建筑物立面纹理提取装置的应用场景示意图；
[0033]图2为本专利技术提供的基于MVS数据的建筑物立面纹理提取方法一实施例的流程示意图；
[0034]图3为本专利技术实施例中提供的建筑物群的数字正射影像图的示意图；
[0035]图4为本专利技术实施例中提供的建筑物群的模糊轮廓图的示意图；
[0036]图5为本专利技术实施例中提供的清晰轮廓图的示意图；
[0037]图6为本专利技术实施例中提供的包含若干个空间三角面的目标建筑物的示意图；
[0038]图7为本专利技术实施例中提供的一个空间三角面对应的小尺度法向量的示意图；
[0039]图8为本专利技术实施例中提供的目标建筑物正面纹理的示意图；
[0040]图9为本专利技术实施例中提供的目标建筑物侧面纹理的示意图；
[0041]图10为本专利技术实施例中提供的目标建筑物背面纹理的示意图；
[0042]图11为本专利技术提供的基于MVS数据的建筑物立面纹理提取装置一实施例的结构框图；
[0043]图12为本专利技术提供的电子设备一实施例的结构框图。
具体实施方式
[0044]下面结合附图来具体描述本专利技术的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本专利技术的实施例一起用于阐释本专利技术的原理，并非用于限定本专利技术的范围。
[0045]本专利技术提供了一种基于MVS数据的建筑物立面纹理提取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以下分别进本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于MVS数据的建筑物立面纹理提取方法，其特征在于，包括：获取建筑物群的数字正射影像图，根据所述数字正射影像图确定目标建筑物；获取所述目标建筑物上的若干个空间三角面，判断所述若干个空间三角面是否属于所述目标建筑物的立面，若属于则标记为所述目标建筑物的立面数据；对所述目标建筑物的立面数据进行重投影，得到所述目标建筑物的立面纹理。2.根据权利要求1所述的基于MVS数据的建筑物立面纹理提取方法，其特征在于，根据所述数字正射影像图确定目标建筑物，包括：利用Mask R
‑
CNN网络对所述数字正射影像图进行处理，得到所述建筑物群的模糊轮廓图；利用Douglas
‑
Peucker算法对所述模糊轮廓图进行轮廓提取，得到清晰轮廓图，在所述清晰轮廓图中进行选择得到目标建筑物以及目标建筑物的投影轮廓。3.根据权利要求2所述的基于MVS数据的建筑物立面纹理提取方法，其特征在于，判断所述若干个空间三角面是否属于所述目标建筑物的立面，若属于则标记为所述目标建筑物的立面数据，包括：对所述若干个空间三角面的法向量进行计算，得到所述若干个空间三角面分别对应的小尺度法向量和大尺度法向量；根据所述小尺度法向量和大尺度法向量判断所述若干个空间三角面是否满足设定立面条件，若满足则标记为所述目标建筑物的立面数据。4.根据权利要求3所述的基于MVS数据的建筑物立面纹理提取方法，其特征在于，对所述若干个空间三角面的法向量进行计算，得到所述若干个空间三角面分别对应的小尺度法向量和大尺度法向量，包括：当所述一个空间三角面的邻域半径小于等于第一阈值时，利用法向量计算公式计算所述空间三角面的法向量，得到所述空间三角面的小尺度法向量；当所述一个空间三角面的邻域半径大于第一阈值时，利用主成分分析法得到所述空间三角面的大尺度法向量。5.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘照亮，闫碎玉，纪双艳，
申请(专利权)人：武汉大势智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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