[发明专利]基于密集点云的城市三维模型快速构建方法

说明书

技术领域

本发明属于城市三维模型的构建技术领域，尤其涉及一种基于密集点云的城市三维模型快速构建方法。

背景技术

密集点云是倾斜摄影测量生产城市三维模型过程中的中间产物，是通过航空影像匹配、区域增长、粗差剔除等步骤提取出来的包含物体三维几何信息的一系列大规模点数据。点云是一个空间数据的集合，其特点是数据量大、数据间距离较小，通常具备上万个甚至更多的点，存储量巨大。目前,在城市三维模型的构建过程中，提取出的点云数据往往分布不均匀，在每一次寻找最佳匹配点的过程中，运算量巨大，同时需要匹配多张高质量的纹理图片，影响构建效率。为了解决现有技术存在的问题，人们进行了长期的探索，提出了各式各样的解决方案。

例如，中国专利文献公开了一种基于Microstation v8i的城市快速建模方法[申请号：201010548693.X]，包括以下步骤:步骤一、采用航空摄影测量系统且按照常规航空摄影测量方法对被测区域进行航空测量；步骤二、处理器在Microstation v8i软件环境下对航空测量数据进行分析处理对航空测量数据进行分析处理, 过程如下:建立航空摄影测量立体模型、地物分类及标记并相应建立地物类型层色对应表、矢量数据采集与分别建立房屋类、散树类和其它类地物的模型,对被测区域内的所有地物分别进行处理, 并获得被测区域内所有地物的三维几何模型。

上述的方案在一定程度上改进了现有技术的部分问题，但是，该方案还至少存在以下缺陷：步骤繁琐，构建效率低，纹理质量差的技术问题。

发明内容

本发明的目的是针对上述问题，提供一种构建效率更高，纹理质量高，效果逼真的基于密集点云的城市三维模型快速构建方法。

为达到上述目的，本发明采用了下列技术方案：本基于密集点云的城市三维模型快速构建方法，其特征在于，本方法包括以下步骤：

步骤A、点云自适应分块：将点云数据进行自适应分块，根据确定的阈值范围，保证每一块内的点数目都在确定的阈值范围内，且每一块根据点的分布进行动态的调整，每一块的宽度动态地随着点的密度变化；

步骤B、分块进行TIN的构建：在已经分好的块内，分别进行三维TIN模型的构建；

步骤C、纹理选择：为三维TIN模型的每个面从多视倾斜影像中选出质量最好的影像作为纹理数据源；

步骤D、纹理提取：选出质量最好的纹理数据源之后，进行纹理的提取；

步骤E、漏洞修补：根据纹理特征对纹理影像进行检索，对纹理影像进行检索后与质量最好的纹理数据进行比对选出最优的纹理影像，对于被遮挡的部分，通过检索查找纹理特征与被遮挡的部分相同或者近似的纹理影像，对被遮挡的部分的纹理加以替代，完成纹理的漏洞修补；

步骤F、纹理贴图：将优选出来的纹理自动贴于三维TIN模型的表面，生成效果逼真的三维模型。

在上述的基于密集点云的城市三维模型快速构建方法中，所述的点云数据自带均匀格网，上述的步骤A包括以下步骤：

①通过交互为每块的平均点数设定动态可调的阈值，所述的阀值为20-100；对于给定的点集P，根据点集P数据量确定一个阈值，使得每个块内的点数尽量接近所述动态可调的阈值；

②在读取点云数据时记录下离散点的总数，再根据选定的阀值，计算出来共分多少行多少列的矩形区域；

③以横坐标为主纵坐标为辅对每一块内的所有点云数据排序，根据每块动态可调的阀值和计算出来的行列数计算出每行内共有多少个离散数据即每行的阀值，按照行的阀值将每一块内的所有的点云数据划分成一行行的数据条；

④再在每个数据条内以纵坐标为主横坐标为辅进行排序，按设定好每一块的动态可调的阀值，将每行的数据具体划分并存储到每块的边链表内。

在上述的基于密集点云的城市三维模型快速构建方法中，，上述的步骤B包括以下步骤：

①在块内找到任意一点A和与之距离最近的一点B，将两点连起来作为第一个三角形的一条基边，将其加入到边链表中，并以此为基边进行扩展；

②利用构建正方体的方法限定最佳匹配点的搜索范围；

a)计算出第一条基边的中点坐标，对于初始点A、B通过遍历记录下两个点的坐标，并根据A、B两点的坐标计算出线段AB 的中点O坐标；

b)以O点为中心在块内构建一个正方体，正方体大小根据参与构网的点数及密度动态确定，使得落在这个正方体内的点数在 45-55个，将第三点的搜索范围定位在该正方体内；