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以多幅圖像非幾何約束線段匹配重建建筑物外立面三維線段模型

發(fā)布時間:2018-04-29 01:29

  本文選題:多幅圖像 + 線段匹配 ; 參考:《西安交通大學學報》2014年04期


【摘要】:針對建筑物外立面三維線段模型重建的現(xiàn)有算法中存在多幅圖像線段匹配需要提前獲知對極幾何約束,以及三維線段重建的過程會因為輸入誤差的累積而受到影響等問題,提出了一種以非幾何約束重建三維線段模型的算法。該算法在多幅圖像的線段匹配過程中以點線相結合的高穩(wěn)定性雙視圖線段匹配算法為基礎,通過匹配線段間的傳遞性形成匹配線段組,再剔除不相容匹配并合并相容匹配,最終得到準確的匹配線段結果。三維線段重建采用分段重建的方式得到每一個匹配線段組對應的三維線段,再經(jīng)過對線段長度和角度的約束,剔除不構成建筑物外立面框架的空間線段,最終構成建筑物外立面的三維線段結構。實驗結果表明,該算法可以有效重建出建筑物外立面的整體框架。
[Abstract]:In view of the existing algorithms of 3D line segment model reconstruction of exterior facade of building, there are many problems such as line segment matching needs to know the constraint of polar geometry in advance, and the process of 3D line segment reconstruction will be affected by the accumulation of input error, etc. An algorithm for reconstruction of three-dimensional line segment model with non-geometric constraints is proposed. In the course of line segment matching of multiple images, this algorithm is based on the high stability double view segment matching algorithm combined with points and lines. By transitivity between the matching lines, the matching line segment group is formed, and then the incompatible matching is eliminated and the compatible matching is merged. Finally, the exact matching line segment results are obtained. The 3D line segment reconstruction adopts the method of segmental reconstruction to get the 3D line segment corresponding to each matching line segment group, and then after restricting the length and angle of the line segment, the spatial segment which does not constitute the frame of the outer elevation of the building is eliminated. Finally, the three-dimensional line segment structure of the outer facade of the building is constructed. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively reconstruct the whole frame of the outer facade of the building.
【作者單位】: 西安交通大學電子與信息工程學院;西安交通大學軟件學院;
【基金】:深圳市南山區(qū)技術研發(fā)和創(chuàng)意設計項目(KC2012JSJS0019A)
【分類號】:TP391.41;TU17

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號:1817795

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