[发明专利]一种基于交互的建筑物点云模型纹理映射方法及装置

说明书

技术领域：

本发明涉及一种纹理映射方法及装置，具体涉及一种基于交互的建筑物点云模型纹理映射方法及装置，属于计算机视觉处理技术领域。

背景技术：

基于图像序列生成的重建目标三维模型相对于平面图像有空间立体感强、直观性好等优点。但是，三维点云模型的本质是大量离散三维点的集合，整体描述重建目标的三维轮廓，但是放大后呈现出离散的颗粒状，局部细节展示能力较弱，不能满足一些需要细节展示的场合。对点云数据进行网格化是三维重建领域的一项重要研究内容，已经历了几十年的研究，并产生了大量的算法如Delaunay三角剖分等、工具库如PCL(Point Cloud Library)等、软件如Meshlab等。但是，这些算法或工具都是针对利用激光扫描等硬件辅助下获取的点云质量较好的模型，面对基于图像序列重建生成的噪声较多的无序点云数据，现有的算法效果都会大打折扣，难于真正在应用系统中产生效果。当前应用较为广泛的另一种方法就是利用图像直接进行建筑物模型重建并实现面片化，比如说google的的交互模型生成工具sketchup，该软件虽然能够实现建筑物外轮廓整体重建，并能够在细致的人工交互下完成一些细节的结构信息重构。但该软件对操作者和硬件环境要求较高，同时重建流程耗时较长。

发明内容：

本发明的目的是针对上述缺陷，提出了一种基于交互的建筑物点云模型纹理映射方法，在简单交互标定各结构拐点的条件下实现快速建筑物外轮廓重建。

本发明的主要重建目标是现代化城镇建筑物，针对现代化城镇建筑物的外轮廓特征，主要以重建点云模型中的每个三维点和恢复当前空间点所用图像中对应的像素点之间的空间对应关系为基础，在简单交互标定各结构拐点的条件下实现快速建筑物模型自动面片化和纹理映射。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于交互的建筑物点云模型纹理映射方法，该方法包括以下步骤：

步骤一、点云模型去噪；

作为优选，采用k近邻算法快速去除点云模型中噪声点；

步骤二、对于去噪后的点云模型通过与用户交互确定点云模型和图像中的对应墙面；具体通过以下步骤完成：

步骤2.1对用户在点云模型中选取的墙面结构角点采用包围球方法确定准确度较高的三维点位置；

作为优选，如果用户选取的点的包围球半径比其他点的包围球半径至少大10倍时，放弃该选点并提示用户重新选点；

步骤2.2通过以下过程选取与点云模型中墙面结构角点对应的图像：

首先，根据以下属性对与点云模型中墙面结构角点对应的图像进行计算：

a)图像中墙面的面积在整幅图中所占的比例p；

b)图像中墙面各个边的比例和点云模型中墙面的各边比例差值,首先以其中一条边为基准，求出其他三条边在图像中和点云模型中各自的相对长度，然后计算图像中和点云模型中这三条边长度总和的差值q；

然后，对所有图像的差值q进行归一化，得到新的差值

最后，将所有图像按照值从大到小排列，由用户自主选择映射所需墙面图像；

步骤三、根据点云模型墙面结构角点通过以下过程进行空间平面拟合：

首先，对墙面的所有结构角点进行最小二乘拟合得到一个平面作为墙面所在位置；

然后，将各个结构角点映射到新的平面上作为新的角点；

最后，区分以下情况确定相交平面共用的结构角点：

a)对于两个墙面共用一个结构角点的情况：首先对于两个墙面根据各自的结构角点分别拟合对应的平面，然后求出两个平面的交线l,然后将已经映射到平面上的结构角点坐标继续映射到交线l上，记为A₁,A₂，最后取A₁,A₂的中点作为拟合后的新的共用结构角点；

b)对于三个墙面共用一个结构角点的情况：首先按照两个墙面共用一个结构角点时候的方法找出一条交线l，然后取l与第三个拟合后的墙面的交点作为三个墙面共用的结构角点；

步骤四、将步骤二所选图像的墙面纹理映射到通过步骤三得到的点云模型墙面；

通过以上步骤，在与用户交互确定完所有墙面的结构角点之后，系统就可以帮助用户将各个墙面的纹理图像映射到点云模型中，然后重建出建筑物的整体外观。