【摘要】：近年來(lái),隨著三維數(shù)據(jù)獲取設(shè)備的普及,三維場(chǎng)景重建和室內(nèi)導(dǎo)航得到了越來(lái)越多的關(guān)注,而門(mén)窗檢測(cè)是其中的重要步驟,在建筑保護(hù)、城市景觀(guān)、機(jī)器人應(yīng)用等方面應(yīng)用廣泛。為了檢測(cè)室內(nèi)三維場(chǎng)景中的門(mén)窗信息,采用“整體-局部”策略,將門(mén)窗檢測(cè)范圍從室內(nèi)場(chǎng)景的全局區(qū)域轉(zhuǎn)換到包含門(mén)窗的局部區(qū)域,提出了一個(gè)“三維—二維—三維”的自動(dòng)檢測(cè)三維室內(nèi)場(chǎng)景中門(mén)窗特征角點(diǎn)的算法。首先,在三維室內(nèi)場(chǎng)景點(diǎn)云模型的中心多角度進(jìn)行旋轉(zhuǎn)拍照,獲取有關(guān)門(mén)窗的二維圖像,將復(fù)雜的三維數(shù)據(jù)局部化。然后,對(duì)二維圖像進(jìn)行門(mén)窗目標(biāo)的粗檢測(cè),得到門(mén)窗在圖像中的大致范圍,并將此二維信息返回到三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)中,得到包含門(mén)窗的局部點(diǎn)云數(shù)據(jù)。最后,提取并優(yōu)化局部點(diǎn)云數(shù)據(jù)的輪廓線(xiàn)及其交點(diǎn),得到室內(nèi)三維點(diǎn)云中門(mén)窗特征角點(diǎn)的位置信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本方法能有效地檢測(cè)出三維室內(nèi)場(chǎng)景中門(mén)窗的位置信息。
【圖文】：

圖 1-2 Kelly 等人的算法重建過(guò)程( 取自文獻(xiàn)[3])室內(nèi)場(chǎng)景重建工作比較細(xì)且多，而且受到很多方面的約束。一方面，在掃描過(guò)程中，受到室內(nèi)物品等擺放布局的影響，很多關(guān)鍵數(shù)據(jù)會(huì)被遮擋等造成數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，如桌子、沙發(fā)等家具對(duì)地面、墻面的遮擋；另一方面，受到掃描設(shè)備的影響，天花板上的梁的信息可能會(huì)不完整。2014 年，Previtali 等人[4]提出將整個(gè)室內(nèi)點(diǎn)云數(shù)據(jù)分解為數(shù)個(gè)平面，不過(guò)他們是只對(duì)單個(gè)房間進(jìn)行重建；同年，Xiao 等人[5]提出一個(gè)新穎的算法——逆幾何體素構(gòu)造法( inverse Constructive Solid Geometry，CSG )算法，選擇立方體作為體元，然后按照特定的規(guī)則先構(gòu)建二維 CSG 模型，再將二維 CSG 模型按照一定規(guī)則進(jìn)行組合得到最終的三維模型，其主要是將建筑骨架搭建起來(lái)，其室內(nèi)的結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)是在后期的紋理貼圖上進(jìn)行的。

c) 建筑點(diǎn)云數(shù)據(jù) d) 正面重建效果 e) 反面重建效果圖 1-3 Monszpart 等人算法的重建效果( 取自文獻(xiàn)[6])2016 年，Ochmann 等人[7]提出了一種基于室內(nèi)點(diǎn)云重建參數(shù)化三維建筑模型的自動(dòng)方法，與純粹的表面重建相比，其方法模型可以更全面地得到使用，如其可以就移除墻壁，重塑房間等方面進(jìn)行高級(jí)編輯操作；同年，Wang 等人[8]直接對(duì)每個(gè)點(diǎn)提取若干個(gè)近鄰點(diǎn)，然后在這些近鄰點(diǎn)中隨機(jī)多次取點(diǎn)構(gòu)造平面，接著對(duì)這些平面進(jìn)行處理，以得到最終具有代表性的平面。其中，他們提出了一個(gè)新穎的聚類(lèi)算法，重新定義了點(diǎn)與點(diǎn)之間的相似性，然后基于這個(gè)相似性進(jìn)行區(qū)域增長(zhǎng)就得到了良好的聚類(lèi)結(jié)果。該方法對(duì)點(diǎn)密度、模型復(fù)雜度和風(fēng)格都具有魯棒性。不過(guò)其方法計(jì)算量偏大，且對(duì)于數(shù)據(jù)缺失較多的模型將會(huì)失效，另外其處理的都是參數(shù)化曲面；2017 年，，Xie 等人[9]提出了一個(gè)自4
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TU228;TP391.41

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本文編號(hào)：2589390