基于车载序列影像的高建筑密度城市三维建筑物重建方法

The mobile mapping system is a fast and economic spatial information acquisition technique. A high percentage of overlap between adjacent images, together with fewer photometric changes in images, are the main advantages of using stereo image sequences as the source data for object reconstruction. The high overlap of images in image sequences leads to a high redundancy of observations for each feature. Corresponding features in image space can therefore be matched or tracked more easily and reliably than that matched from a few images. In order to solve the building reconstruction problems of the big cities with high building density, this application analyzes the geometrical and topological relations between buildings and their relations with city environment. The building recognition can therefore be solved by fusing information from three dimensional features, building ground plane and topological relation between buildings and city environment. The knowledge of generic building structures can be implemented as rules and constraints, which provide essential guidance for recovering building's main structures and get rid of occlusions and lack of texture. Dense matching with the edge constraints is then applied to recover details on the building facades. This study will form a reliable method based on mobile mapping system for building reconstruction of big cities with high building density and the method can provides a solid foundation for change detection of infrastructures.

移动测量系统是满足空间信息数据采集加工在成本和更新速度两个方面需求的典型技术代表。针对高建筑密度的大型城市建筑物重建中的难题，本申请基于移动测量系统获取的多视序列影像立体像对，充分利用序列影像间高重叠度、较小的强度变化、尺度变化的特点，通过大量的冗余信息确定同名特征，从而确保提取点、线特征的可靠性。通过分析建筑物与城市地理环境间的关系，结合建筑物数字化平面图，将目标的识别与重建相结合，实现建筑物的快速识别。在常见建筑物模型知识的指导下重建建筑物多面体模型，从而避免遮挡、纹理缺乏等因素对特征匹配准确度和稳定性的影响，获得建筑物自身及与城市地理环境拓扑关系正确的几何模型。再通过线段约束下的密集匹配方法重建建筑物细节信息，提高重建模型的几何精度。该研究将形成一套基于移动测量系统的三维建筑物可靠重建方案，为城市，特别是高建筑密度大型城市的三维模型的构建和大型基础设施的变化监测提供坚实的基础。

三维建筑物模型由于其能够反映立面几何细节及具有逼真的表面纹理信息，受到人们的普遍关注。建立高度真实感的三维城市模型和三维地理环境，已经成为国际研究的热点前沿，并在国民经济建设、社会服务和应急响应等领域有着广泛的应用，比如，城市规划、导航和可视化、大型基础设施监测及灾害应急处理等方面。另一方面，随着城市的快速发展，特别是北京、上海这样日新月异的大型城市，建筑物密度大、数量多，建立的三维城市模型需要及时更新以满足上述应用及基于位置或地理信息的分析需求。移动测量系统由于其数据获取灵活快速、成本相对较低的特点，成为快速重建三维城市模型的一种有效的数据源，但通过移动测量系统拍摄得到的序列影像进行大型城市的建筑物重建还存在一定的困难。首先由于遮挡、光线变化、获取条件限制和目标表面纹理缺乏等多方面原因使得一些特征信息无法提取或准确匹配；其次建筑物的多样性和复杂性，自动重建完整、准确且细节程度高的建筑物模型存在很大难度，并且由于受到相机拍摄视角的限制，高层建筑物的重建需要通过多角度拍摄的多视序列影像融合处理以实现；此外由于建筑物识别不准确及建模精度问题，存在重建的建筑物之间或建筑物与周围物体间拓扑关系矛盾的情况，特别是对于建筑密度高的大型城市该问题尤为明显。.针对上述问题，本项目通过对以下四个方面的研究内容的探讨：（1）序列影像特征提取方法；（2）建筑物自身及其与城市地理环境间的空间几何关系、拓扑关系与语义关系；（3）序列影像与GIS数据的融合处理；（4）顾及细节信息的建筑物模型重建方法。对其中的关键问题和实现中的技术细节进行了系统深入的研究，结合视频影像数据不同于一般宽基线近景影像的特点，充分利用影像间高重叠度，较小的强度、尺度变化，造成大量的冗余信息确定同名特征，从而确保提取的点、线特征的正确性。通过线特征加强建筑物形状约束，在可靠特征的基础上，根据建筑物主要立面结构特征指导并确定主要面片位置及形状。提出了规则建筑物结构的知识表示方法，并建立了指导模型重建的必要知识规则和优先知识规则，保证了建模的可靠性和灵活性；提出了数据驱动和模型驱动混合的建筑物自动重建方法，保证了建筑物模型的几何和拓扑正确性。通过特征线约束下的密集匹配方法实现了细节重建，从而提高了建筑密度高的大型城市快速建立合理可靠的建筑物三维模型的技术能力，当然，细节重建还比较初步，需要在后续研究中继续加强。