基于超广义立体像对的建筑物三维重建技术研究

基本信息
批准号:61601135
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:19.00
负责人:闫奕名
学科分类:
依托单位:哈尔滨工程大学
批准年份:2016
结题年份:2019
起止时间:2017-01-01 - 2019-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:谢红,孙岩,赵艮平,田明华,郭蕴霆,尤伟
关键词:
超广义立体像对三维重建多角度可见光遥感图像
结项摘要

In recent years, three-dimensional (3D) reconstruction based on multi-source remote sensing data has brought great convenience for many military and civil applications. However, in terms of input data,resources of remote sensing stereo-pairs are very limited in our country. Moreover, varies of radar sensors,which can capture three-dimensional data of the earth's surface, also belong to the scarce resources in many emergency situations. ‘Super-generalized stereo-pairs’ (SGSPs) are any combinations of two or more optical images that covering same area but imaging in different angles. SGSPs are easily obtained due to its low requirements. Since the traditional 3D reconstruction conditions are not satisfied, we could not use the traditional way dealing with 3D reconstruction of object on the ground using SGSPs. As a result, this research is focusing on 3D reconstruction of buildings by SGSPs, to enhance the technology of 3D reconstruction and alleviate the plight of limitations of resources in our country. A novel 3D reconstruction framework is proposed. Under constraints of projection feature of the multi-angle images in SGSPs, we introduce a parameterized simulation model to dynamic approximate the actual 3D structure of the building, by which we are solving the problems of 3D information acquisition and 3D structural parameters estimation, and perform 3D reconstruction of buildings in an acceptable precision.

近年来,基于多源遥感数据的地物三维重建技术为各国诸多军事、民事应用带来了极大便利。然而,在输入条件方面,我国遥感光学立体像对资源十分有限,在诸多紧急应用需求时,能够捕获地表三维数据的多种雷达传感器亦属于稀缺资源。“超广义立体像对”,可由能够覆盖同一区域的、不同观测角度的、两幅或多幅可见光遥感影像任意组合构成,因构成要求低而易于获取,但由于不满足传统遥感立体像对的约束条件,难以通过传统方法实现三维重建。本课题为提高基于遥感资源的地物三维重建技术能力,缓解我国遥感立体资源不足的困境,拟研究基于超广义立体像对的建筑物三维重建技术。建立一种全新的遥感建筑物三维重建框架,以超广义立体像对中多角度的可见光影像投影特征为约束,通过参数化的仿真模型动态逼近实际建筑物三维结构,解决建筑物三维信息获取和三维结构参数估计的问题,从而实现满足一定精度的建筑物三维重建。

项目摘要

多年以来,基于多源遥感数据的地物三维重建技术为各国诸多军事、民事应用带来了极大便利。然而,在输入条件方面,我国遥感光学立体像对资源十分有限,在诸多紧急应用需求时,能够捕获地表三维数据的多种雷达传感器亦属于稀缺资源。“超广义立体像对”,可由能够覆盖同一区域的、不同观测角度的、两幅或多幅可见光遥感影像任意组合构成,因构成要求低而易于获取,但由于不满足传统遥感立体像对的约束条件,难以通过传统方法实现三维重建。本课题为提高基于遥感资源的地物三维重建技术能力,改善我国遥感立体资源不足的困境,研究了基于超广义立体像对的建筑物三维重建技术。本课题总体上按照预定计划完成,并完成了预期的创新成果。其特色在于建立了一种全新的遥感建筑物三维重建框架,以超广义立体像对中多角度的可见光影像投影特征为约束,通过参数化的仿真模型动态逼近实际建筑物三维结构,解决建筑物三维信息获取和三维结构参数估计的问题,从而实现满足一定精度的建筑物三维重建。进而,在此三维重建技术框架下,优化各个技术环节取得的主要创新包括:1)提出了一种基于动态多轮廓投影逼近的超广义立体像对三维重建框架,实现了本课题基本理论构想;2)提出了一种基于栈式自动编码器的建筑物检测方法,实现了较高精度的建筑物检测;3)提出了基于直线约束的建筑物区域拓扑分析策略,实现了较高精度的建筑物检测;4)提出了一种基于目标的辐射归一化方法,用于对建筑物遮挡区域进行信息恢复。此外,提出了一种基于仿真样本的数据增强策略,该策略能够有效改善深度学习各类方法对训练样本的需求问题,拟将该策略应用于基于深度学习的三维重建方法,作为本课题后续研究更具普适性的遥感三维重建方法重要支撑技术。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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