一种基于卫星影像实景三维模型的建筑物侧面纹理构建方法技术

本发明专利技术提出一种基于卫星影像实景三维模型的建筑物侧面纹理构建方法

【技术实现步骤摘要】
一种基于卫星影像实景三维模型的建筑物侧面纹理构建方法


[0001]本专利技术属于遥感测绘
，特别是涉及一种基于卫星影像实景三维模型的建筑物侧面纹理构建方法
。

技术介绍

[0002]实景三维模型是指基于真实地理数据，通过三维建模技术生成的真实感极强
、
能够模拟真实环境的三维模型
。
它不同于传统的建筑模型和虚拟场景模型，具有高度的真实感和可视化效果
。
[0003]卫星影像和航空影像是地形级
、
城市级实景三维建模的主要影像数据来源
。
然而，由于角度限制，单张卫星影像只能拍摄到建筑物的顶部和部分侧面，很难获取建筑物的全部侧面信息，导致实景三维模型缺少建筑物侧面的细节和特征
。
这种情况在城市高楼密集的地区尤为明显，因为建筑物之间的距离较小，角度限制也更加严格
。
构建建筑物侧面纹理可明显提高卫星影像实景三维模型的精细程度和美观度，对市场认可度提升有明显作用
。
[0004]目前，针对实景三维模型建筑物侧面纹理的构建或修复，主要利用商业软件进行后期处理
。
由于卫星影像拍摄面积大
、
实景三维模型纹理缺失情况严重，利用商业软件后期处理工作量巨大，难以满足实际需求
。

技术实现思路

[0005]本专利技术目的是为了解决现有技术中的问题，提出了一种基于卫星影像实景三维模型的建筑物侧面纹理构建方法
。
所述构建方法通过提取卫星影像单体建筑物顶部点云轮廓，构建建筑物侧面点云，并通过纹理映射方法对其添加纹理
。
[0006]本专利技术是通过以下技术方案实现的，本专利技术提出一种基于卫星影像实景三维模型的建筑物侧面纹理构建方法，所述方法包括以下步骤：
[0007]步骤一
、
利用
DSM、DOM
生成地表
、
地物的有色点云；
[0008]步骤二
、
对有色点云进行分割，并使用欧式聚类方法进行建筑物单独提取；
[0009]步骤三
、
对各自建筑物点云进行顶部轮廓提取；
[0010]步骤四
、
利用建筑物顶部轮廓的位置信息，人为构建建筑物侧面点云，并与纹理库中的图片进行映射，获取色彩信息；在进行点云构网后，即生成具有纹理的建筑物侧面实景三维模型
。
[0011]进一步地，所述
DSM
包含地表
、
地物的地理位置信息和高程信息，所述
DOM
包含地表
、
地物的地理位置信息和色彩信息
。
[0012]进一步地，在步骤一中，定义
DSM、DOM
数据行数为
height
，列数为
width
；定义
geo_x
为
X
向像元分辨率，
geo_y
为
Y
向像元分辨率，
geo_x0为
DSM、DOM
左上角数据点
X
坐标，
geo_y0为
DSM、DOM
左上角数据点
Y
坐标；定义
index
为数据索引号；定义
point.x、point.y、point.z、point.r、point.g、point.b
分别表示有色点云的
XYZ
坐标信息和
RGB
色彩信息；利用第三方数据库提取出
DSM
的高程信息和
DOM
各波段色彩信息，分别存于
dsm_data[]、dom_data[]中；则从左上角开始，对于第
i
行
、
第
j
列数据有：
[0013]index
＝
i*width+j
[0014]point.x
＝
j*geo_x+geo_x0[0015]point.y
＝
i*geo_y+geo_y0[0016]point.z
＝
dsm_data[index][0017]point.r
＝
dom_data[index][0018]point.g
＝
dom_data[index+height*width][0019]point.b
＝
dom_data[index+height*width*2]。
[0020]进一步地，所述分割具体为：对于平坦区域，直接设置高度阈值，将点云中典型建筑物与地面分割开；对于高程起伏大的区域，对点云进行分块处理，每块单独设置截取阈值
。
[0021]进一步地，所述使用欧式聚类方法进行建筑物单独提取具体为：使用
kdTree
结构查找最近邻，考虑建筑物间距，设置聚类半径阈值为
5m
；考虑到点云密度及建筑物高度
、
宽度，设置聚类点最小个数为
600
，最大个数为
50000
；聚类完成后，各典型建筑物形成单独点云，并剔除了不满足要求的异常点云
。
[0022]进一步地，在步骤三中，采用基于法线估计的方法来检测和提取建筑物顶部点云边界，具体为：先计算点云的法向量，然后根据法向量的变化来判断是否为边界点；对提取出来的建筑物顶部点云轮廓构建最小外接矩形；所述构建最小外接矩形包括：
[0023]将点云轮廓投影到水平面，根据点云位置信息，计算点云轮廓的几何位置中心，作为外接矩形的几何中心；
[0024]以水平方向和竖直方向作为外接矩形四条边的基准方向，计算当前点云轮廓水平方向和竖直方向的最大距离，作为外接矩形两个方向的边长；
[0025]按照逆时针或顺时针方向，以1°
间隔，0°
～
180
°
范围，递增调整外接矩形四条边的基准方向，重新计算外接矩形两个方向的边长，记录各自外接矩形的面积
、
顶点坐标以及此时旋转的度数；
[0026]上一步完成后，点云轮廓已计算出
180
个不同角度的外接矩形，选择面积最小的外接矩形，即为最小外接矩形
。
[0027]进一步地，步骤三中已计算出投影后最小外接矩形的4个顶点坐标，此时顶点坐标只有平面信息，结合地面高程信息和点云轮廓高程信息，构建出底部高程等于地面高程
、
顶部高程等于点云轮廓平均高程
、
水平坐标采用最小外接矩形顶点坐标的建筑物长方体结构；在长方体4个侧面，根据数量和密度要求添加侧面点云，此时，添加的侧面点云没有色彩信息
。
[0028]进一步地，纹理映射时，选择对
bmp
图片与建筑物本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于卫星影像实景三维模型的建筑物侧面纹理构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一
、
利用
DSM、DOM
生成地表
、
地物的有色点云；步骤二
、
对有色点云进行分割，并使用欧式聚类方法进行建筑物单独提取；步骤三
、
对各自建筑物点云进行顶部轮廓提取；步骤四
、
利用建筑物顶部轮廓的位置信息，人为构建建筑物侧面点云，并与纹理库中的图片进行映射，获取色彩信息；在进行点云构网后，即生成具有纹理的建筑物侧面实景三维模型
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述
DSM
包含地表
、
地物的地理位置信息和高程信息，所述
DOM
包含地表
、
地物的地理位置信息和色彩信息
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤一中，定义
DSM、DOM
数据行数为
height
，列数为
width
；定义
geo_x
为
X
向像元分辨率，
geo_y
为
Y
向像元分辨率，
geo_x0为
DSM、DOM
左上角数据点
X
坐标，
geo_y0为
DSM、DOM
左上角数据点
Y
坐标；定义
index
为数据索引号；定义
point.x、point.y、point.z、point.r、point.g、point.b
分别表示有色点云的
XYZ
坐标信息和
RGB
色彩信息；利用第三方数据库提取出
DSM
的高程信息和
DOM
各波段色彩信息，分别存于
dsm_data[]、dom_data[]
中；则从左上角开始，对于第
i
行
、
第
j
列数据有：
index
＝
i*width+jpoint.x
＝
j*geo_x+geo_x0point.y
＝
i*geo_y+geo_y0point.z
＝
dsm_data[index]point.r
＝
dom_data[index]point.g
＝
dom_data[index+height*width]point.b
＝
dom_data[index+height*width*2]。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分割具体为：对于平坦区域，直接设置高度阈值，将点云中典型建筑物与地面分割开；对于高程起伏大的区域，对点云进行分块处理，每块单独设置截取阈值
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述使用欧式聚类方法进行建筑物单独提取具体...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洁冰，钟兴，童鑫，李文涛，李冬瑞，宋欣屿，高祎雪，
申请(专利权)人：长光卫星技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：