[发明专利]一种基于模型匹配的快速单体化方法

说明书

本发明公开一种基于模型匹配的快速单体化方法，具体包括以下步骤：步骤1：在模型库中提取一个标准模型；步骤2：标准模型整体点云化；步骤3：利用ICP算法将点云化标准模型的和目标模型进行匹配，失败则转步骤1，成功转步骤4；步骤4：将匹配成功的标准模型拆分成组件；步骤5：将所得组件点云化；步骤6：将目标模型对应区域匹配所得组件的点云；步骤7：计算组件的变形参数；步骤8：将组件变形后，进行重新组装，形成单体模型。

技术领域

本发明属于测绘领域，具体地，涉及一种基于模型匹配的快速单体化方法。

背景技术

倾斜摄影测量技术开展实景三维建模过程中，需要对建筑物单体化，单体化建筑物指的是想要单独获取某一栋建筑物，且将其与其他建筑物分开，然后对单体建筑物进行语义的分析。利用人工建模，自然会把需要单独管理的对象制作为单独的模型，与其它对象分离开。但是倾斜摄影得到的数据是连在一起的，而将单个建筑物单独分离出来又是必须的，因此自动地将建筑物单体化是必须解决的问题。

常规的模型单体化技术，需要手工操作，定义基准面，拉伸抽取模型，非常繁琐。在此，我们提出一种基于模型匹配的快速单体化技术，该技术利用事先准备好的单体化模型库，和目标模型进行配准，快速识别出模型库中最接近目标模型的标准模型，并计算出标准模型相对目标模型的变换参数。

发明内容

针对上述问题与不足，本发明提出一种基于模型匹配的快速单体化技术。

为了实现上述发明目的，本文提出以下技术方案：

一种基于模型匹配的快速单体化方法，包括以下步骤：

步骤1：在模型库中提取一个标准模型；

步骤2：标准模型整体点云化；

此步骤中，将标准模型转化为点云，便于ICP匹配；

步骤3：利用ICP算法将点云化标准模型的和目标模型进行匹配，失败则转步骤1，成功转步骤4；

步骤4：将匹配成功的标准模型拆分成组件；

步骤5：将所得组件点云化；

步骤6：将目标模型对应区域匹配所得组件的点云；

步骤7：计算组件的变形参数；

步骤8：将组件变形后，进行重新组装，形成单体模型。

如上所述的一种基于模型匹配的快速单体化方法中，所述步骤3中，在标准模型的和目标模型点云间找到最近的对应点，由这些对应点计算出一个使按照其旋转平移矩阵变换后对应点距离最小的RT矩阵，并进行变换，重复以上步骤，直到规定的目标函数达到设定的阈值则停止迭代，匹配成功。

如上所述的一种基于模型匹配的快速单体化方法中，步骤3具体步骤如下：

步骤31：计算标准模型点云化生成的点集QiQi中的若干点在目标模型点云化生成的点集PP中对应的最近点；

步骤32：求上述对应的最近点对平均距离最小的旋转变化矩阵RTiRTi；

步骤33：对点集QiQi使用上述求的RTiRTi进行变换得到点集Qi+1Qi+1；

步骤34：点集PP与点集Qi+1Qi+1的在规定的目标函数小于设定的阈值时，则可以停止迭代，匹配成功。

如上所述的一种基于模型匹配的快速单体化方法中，步骤34中所述的规定的目标函数及其阈值根据需要设置。

如上所述的一种基于模型匹配的快速单体化方法中，步骤34中所述的规定的目标函数为标准模型的和目标模型点云间最近点的平均距离。