【摘要】：近年來,隨著三維數(shù)據(jù)獲取設(shè)備的普及,三維場景重建和室內(nèi)導(dǎo)航得到了越來越多的關(guān)注,而門窗檢測是其中的重要步驟,在建筑保護、城市景觀、機器人應(yīng)用等方面應(yīng)用廣泛。為了檢測室內(nèi)三維場景中的門窗信息,采用“整體-局部”策略,將門窗檢測范圍從室內(nèi)場景的全局區(qū)域轉(zhuǎn)換到包含門窗的局部區(qū)域,提出了一個“三維—二維—三維”的自動檢測三維室內(nèi)場景中門窗特征角點的算法。首先,在三維室內(nèi)場景點云模型的中心多角度進行旋轉(zhuǎn)拍照,獲取有關(guān)門窗的二維圖像,將復(fù)雜的三維數(shù)據(jù)局部化。然后,對二維圖像進行門窗目標(biāo)的粗檢測,得到門窗在圖像中的大致范圍,并將此二維信息返回到三維點云數(shù)據(jù)中,得到包含門窗的局部點云數(shù)據(jù)。最后,提取并優(yōu)化局部點云數(shù)據(jù)的輪廓線及其交點,得到室內(nèi)三維點云中門窗特征角點的位置信息。實驗結(jié)果表明,本方法能有效地檢測出三維室內(nèi)場景中門窗的位置信息。
【圖文】：

圖 1-2 Kelly 等人的算法重建過程( 取自文獻[3])室內(nèi)場景重建工作比較細且多，而且受到很多方面的約束。一方面，在掃描過程中，受到室內(nèi)物品等擺放布局的影響，很多關(guān)鍵數(shù)據(jù)會被遮擋等造成數(shù)據(jù)缺失嚴重，如桌子、沙發(fā)等家具對地面、墻面的遮擋；另一方面，受到掃描設(shè)備的影響，天花板上的梁的信息可能會不完整。2014 年，Previtali 等人[4]提出將整個室內(nèi)點云數(shù)據(jù)分解為數(shù)個平面，不過他們是只對單個房間進行重建；同年，Xiao 等人[5]提出一個新穎的算法——逆幾何體素構(gòu)造法( inverse Constructive Solid Geometry，CSG )算法，選擇立方體作為體元，然后按照特定的規(guī)則先構(gòu)建二維 CSG 模型，再將二維 CSG 模型按照一定規(guī)則進行組合得到最終的三維模型，其主要是將建筑骨架搭建起來，其室內(nèi)的結(jié)構(gòu)細節(jié)是在后期的紋理貼圖上進行的。

c) 建筑點云數(shù)據(jù) d) 正面重建效果 e) 反面重建效果圖 1-3 Monszpart 等人算法的重建效果( 取自文獻[6])2016 年，Ochmann 等人[7]提出了一種基于室內(nèi)點云重建參數(shù)化三維建筑模型的自動方法，與純粹的表面重建相比，其方法模型可以更全面地得到使用，如其可以就移除墻壁，重塑房間等方面進行高級編輯操作；同年，Wang 等人[8]直接對每個點提取若干個近鄰點，然后在這些近鄰點中隨機多次取點構(gòu)造平面，接著對這些平面進行處理，以得到最終具有代表性的平面。其中，他們提出了一個新穎的聚類算法，重新定義了點與點之間的相似性，然后基于這個相似性進行區(qū)域增長就得到了良好的聚類結(jié)果。該方法對點密度、模型復(fù)雜度和風(fēng)格都具有魯棒性。不過其方法計算量偏大，且對于數(shù)據(jù)缺失較多的模型將會失效，另外其處理的都是參數(shù)化曲面；2017 年，，Xie 等人[9]提出了一個自4
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TU228;TP391.41

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本文編號：2589390