一种倾斜摄影建筑物单体化模型纹理映射方法技术

本发明专利技术提供一种倾斜摄影建筑物单体化模型纹理映射方法，通过优化纹理分块方式，约束接缝线位置，使接缝线尽可能绕开模型误差较大的区域，以及通过线特征对齐引导接缝处的局部非线性几何变形，对齐几何错位，从两个角度对建筑物单体化模型纹理映射中可能出现的几何错位进行处理，改善纹理映射效果，提升模型美观性，克服手工单体化建模结果模型误差大的缺点。点。点。

【技术实现步骤摘要】
一种倾斜摄影建筑物单体化模型纹理映射方法


[0001]本专利技术涉及城市三维重建、纹理映射、图像配准领域，更具体地，涉及一种倾斜摄影建筑物单体化模型纹理映射方法。

技术介绍

[0002]城市三维模型是城市规划、建设和管理的重要基础地理数据，高效率、高精度、高真实感和低成本的倾斜摄影测量技术是生产城市三维模型的重要手段。大多数倾斜自动建模软件生产的三角网表面模型能满足可视化和简单的量测需求。在规划、城市管理等实际应用中，常常还需要通过手工编辑或者半自动工具对建筑物结构进行提取，减少三角面片的数量，才能进行后续的GIS分析和应用。目前，由于全自动单体化建模技术尚不成熟，现有商业软件多提供半自动化的解决方案：手工建模获得模型结构后，由倾斜影像自动映射得到纹理贴图。
[0003]但在实际生产过程中，该纹理映射结果仍需进行大量人工后处理，这是由于现有纹理映射方法通常假设模型误差较小，影像与模型之间满足成像时的透视变换关系；手工建模的物体往往简化了部分细节，不准确的映射关系导致模型简化区域处的纹理相对真实位置发生一定“偏移”，而且这种“偏移”随视角变化而变化。若纹理接缝正好在模型误差较大处，接缝处则会出现明显的几何错位。
[0004]现有纹理映射方法在纹理分块时较少讨论接缝线所在位置，纹理融合时仅侧重解决接缝处色彩不一致的问题。对于单体化模型而言，模型细节简化较多，模型误差较大，因此有必要约束接缝线位置，同时对接缝处的几何错位进行处理。

技术实现思路

[0005]为了解决现有的纹理映射方法直接应用于人工单体化模型时，纹理接缝处易产生明显的几何错位，纹理映射效果不美观的问题，本专利技术提供一种倾斜摄影建筑物单体化模型纹理映射方法。
[0006]根据本专利技术的第一方面，提供了一种倾斜摄影建筑物单体化模型纹理映射方法，包括：
[0007]对目标建筑单体化模型的每一个模型面，生成对应的候选纹理影像序列；
[0008]基于模型面误差图进行超像素层次结构构建，其中，每一个超像素由模型面分割而成，超像素尺寸从底层到顶层逐步增大；
[0009]通过遍历所述超像素层次结构，为每一个超像素选择最佳纹理影像，进而获取每一个模型面的纹理分块结果，基于纹理分块结果生成模型面的接缝线；
[0010]对于接缝线两侧的纹理影像，提取两幅纹理影像中的线特征，对两幅纹理影像中的线特征进行匹配；
[0011]基于匹配的线特征对，对接缝线两侧的纹理影像进行配准，获得配准后的纹理影像。
[0012]根据本专利技术的第二方面，提供一种倾斜摄影建筑物单体化模型纹理映射系统，包括：
[0013]生成模块，用于对目标建筑单体化模型的每一个模型面，生成对应的候选纹理影像序列；
[0014]构建模块，用于基于模型面误差图进行超像素层次结构构建，其中，每一个超像素由模型面分割而成，超像素尺寸从底层到顶层逐步增大；
[0015]获取模块，用于通过遍历所述超像素层次结构，为每一个超像素选择最佳纹理影像，进而获取每一个模型面的纹理分块结果，基于纹理分块结果生成模型面的接缝线；
[0016]第一匹配模块，用于对于接缝线两侧的纹理影像，提取两幅纹理影像中的线特征，对两幅纹理影像中的线特征进行匹配；
[0017]第二匹配模块，用于基于匹配的线特征对，对接缝线两侧的纹理影像进行配准，获得配准后的纹理影像。
[0018]根据本专利技术的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现倾斜摄影建筑物单体化模型纹理映射方法的步骤。
[0019]根据本专利技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现倾斜摄影建筑物单体化模型纹理映射方法的步骤。
[0020]本专利技术提供的一种倾斜摄影建筑物单体化模型纹理映射，通过优化纹理分块方式，约束接缝线位置，使接缝线尽可能绕开模型误差较大的区域，以及通过线特征对齐引导接缝处的局部非线性几何变形，对齐几何错位，从两个角度对建筑物单体化模型纹理映射中可能出现的几何错位进行处理，改善纹理映射效果，提升模型美观性，克服手工单体化建模结果模型误差大的缺点。
附图说明
[0021]图1为本专利技术提供的一种倾斜摄影建筑物单体化模型纹理映射方法流程图；
[0022]图2为超像素层次结构示意图；
[0023]图3为纹理影像块匹配示意图；
[0024]图4为倾斜摄影建筑物单体化模型纹理映射方法的整体流程图；
[0025]图5为本专利技术提供的一种倾斜摄影建筑物单体化模型纹理映射系统的结构示意图；
[0026]图6为本专利技术提供的一种可能的电子设备的硬件结构示意图；
[0027]图7为本专利技术提供的一种可能的计算机可读存储介质的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0028]下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。
[0029]实施例一
[0030]一种倾斜摄影建筑物单体化模型纹理映射方法，参见图1，该纹理映射方法包括：
[0031]S1，对目标建筑单体化模型的每一个模型面，生成对应的候选纹理影像序列。
[0032]作为实施例，所述对目标建筑单体化模型的每一个模型面，生成对应的候选纹理影像序列，之前还包括：将目标建筑单体化模型中邻接、法向一致的三角面聚合成平面多边形，每一个平面多边形即为模型面。
[0033]作为实施例，所述对目标建筑单体化模型的每一个模型面，生成对应的候选纹理影像序列，包括：使用光线求交算法对影像进行可视分析，统计每一个模型面对应的可视影像集合和模型面的平均空间分辨率；基于平均空间分辨率对模型面进行栅格化；计算模型面对应的每一个可视影像的视线法向夹角因子Sa、影像分辨率因子Sr和影像可视完整性因子Sc；基于模型面对应的每一个可视影像的视线法向夹角因子Sa、影像分辨率因子Sr和影像可视完整性因子Sc，计算模型面对应的每一个可视影像的影像评价函数S；基于模型面对应的每一个可视影像的Sa值和S值，对可视影像进行剔除，保留的可视影像按S值降序排序为模型面的候选纹理影像序列。
[0034]可以理解的是，对于获取的建筑物影像进行三维建模，可得到影像位姿文件和场景Mesh模型，通过半自动工具手工编辑可得到目标建筑单体化模型。将目标建筑单体化模型中邻接、法向一致的三角面聚合成平面多边形，生成目标建筑单体化模型的各个模型面，此处聚合得到的平面多边形即为模型面。
[0035]对于建筑物影像，使用光线求交算法对影像进行可视分析，统计每一个模型面对应的可视影像集合和每一个模型面的平均空间分辨率，用平均空间分辨率栅格化模型面的最小外接矩形，得到模型面的栅格表示。其中，一个模型面可能对应有多个可视影像，对于每一个可视影像，定义视线法向夹角因子S
a
＝n
·
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种倾斜摄影建筑物单体化模型纹理映射方法，其特征在于，包括：对目标建筑单体化模型的每一个模型面，生成对应的候选纹理影像序列；基于模型面误差图进行超像素层次结构构建，其中，每一个超像素由模型面分割而成，超像素尺寸从底层到顶层逐步增大；通过遍历所述超像素层次结构，为每一个超像素选择最佳纹理影像，进而获取每一个模型面的纹理分块结果，基于纹理分块结果生成模型面的接缝线；对于接缝线两侧的纹理影像，提取两幅纹理影像中的线特征，对两幅纹理影像中的线特征进行匹配；基于匹配的线特征对，对接缝线两侧的纹理影像进行配准，获得配准后的纹理影像。2.根据权利要求1所述的纹理映射方法，其特征在于，所述对目标建筑单体化模型的每一个模型面，生成对应的候选纹理影像序列，之前还包括：将目标建筑单体化模型中邻接、法向一致的三角面聚合成平面多边形，每一个平面多边形即为模型面。3.根据权利要求1或2所述的纹理映射方法，其特征在于，所述对目标建筑单体化模型的每一个模型面，生成对应的候选纹理影像序列，包括：使用光线求交算法对影像进行可视分析，统计每一个模型面对应的可视影像集合和模型面的平均空间分辨率；基于平均空间分辨率对模型面进行栅格化；计算模型面对应的每一个可视影像的视线法向夹角因子Sa、影像分辨率因子Sr和影像可视完整性因子Sc；基于模型面对应的每一个可视影像的视线法向夹角因子Sa、影像分辨率因子Sr和影像可视完整性因子Sc，计算模型面对应的每一个可视影像的影像评价函数S；基于模型面对应的每一个可视影像的Sa值和S值，对模型面的可视影像集合中的可视影像进行剔除，保留的可视影像按S值降序排序作为模型面的候选纹理影像序列。4.根据权利要求3所述的纹理映射方法，其特征在于，所述使用光线求交算法对影像进行可视分析，统计每一个模型面对应的可视影像集合，还包括：统计每一个模型面的平均空间分辨率，基于平均空间分辨率对模型面进行栅格化；相应的，计算模型面对应的每一个可视影像的视线法向夹角因子Sa、影像分辨率因子Sr和影像可视完整性因子Sc，包括：计算影像视线法向夹角因子S
a
＝n
·
r，n为模型面法向，r为相机中心和模型面中心连线；计算影像空间分辨率因子计算影像空间分辨率因子为模型面投影至影像的投影像素数，为该影像对应的模型面可视栅格数；计算影像可视完整性因子计算影像可视完整性因子为可视影像对应的模型面可视栅格数，area
P
为模型面栅格总数；相应的，基于模型面对应的每一个可视影像的影像视线法向夹角因子Sa、影像分辨率
因子Sr和影像可视完整性因子Sc，计算模型面对应的每一个可视影像的影像质量评价函数S，包括：计算影像质量评价函数S＝S
a
*S
r
*S
c
；相应的，所述基于模型面对应的每一个可视影像的Sa值和S值，对模型面的可视影像集合中的可视影像进行剔除，保留的可视影像按S值降序排序为模型面的候选纹理影像序列，包括：剔除S
a
小于第一预设阈值或S小于第二预设阈值的可视影像，剩余影像按影像质量评价函数值降序存储为模型面的候选纹理影像序列。5.根据权利要求2所述的纹理映射方法，其特征在于，所述基于模型面误差图进行超像素层次结构构建，包括：对于目标建筑单体化模型的每一个模型面，定义模型面与Mesh模型中每一个三角面片的误差值d
Δ
为三角面片的每一个顶点到对应模型面距离的均值；沿模型面法向投影各三角面片，得到每一个三角面片的投影区域，其中，每一个投影区域对应有多个三角面片；将多个三角面片中的最小误差值d
Δ
作为投影区域的像素值，生成模型面误差图；按照模型面误差图对模型面进行超像素分割，获得多个超像素区域，作为超像素层次结构的底层；基于每一个超像素区域的像素值，标记多个超像素区域中的peek区域，所述peek区域表示该区域建模误差较大；以peek区域开始，通过不断合并邻接超像素区域，...

【专利技术属性】
技术研发人员：程昫，
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：