室內(nèi)場景的三維重建方法可分為基于RGBD影像和SLAM的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法以及基于室內(nèi)場景模型庫的模型驅(qū)動方法（結(jié)構(gòu)化重建方法）兩種。結(jié)構(gòu)化重建方法中最關鍵的一個環(huán)節(jié)就是建立室內(nèi)場景目標與模型庫模型之間的對應關系。針對基于掃描點云的室內(nèi)場景結(jié)構(gòu)化重建問題,提出了一種基于主成分變換和格網(wǎng)化的模型匹配方法,并通過實驗證明了該方法能快速可靠地獲取結(jié)構(gòu)匹配結(jié)果,為室內(nèi)三維場景的自動結(jié)構(gòu)化重建提供了新的技術(shù)方法。 

【文章來源】：地理空間信息. 2020,18(09)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

本文方法流程圖

由于場景點云數(shù)據(jù)主軸存在4種可能情況，因此需根據(jù)這4種情況分別對場景點云數(shù)據(jù)進行相應的變換，再進行柵格化，然后計算其與模型點云數(shù)據(jù)的相似度，取其中最優(yōu)的數(shù)值作為場景點云數(shù)據(jù)與某個模型的相似度結(jié)果。假設場景點云數(shù)據(jù)3個主成分組成的矩陣（每個主成分為一個列向量）為P1，模型點云數(shù)據(jù)的3個主成分組成的矩陣為P2，其中P1與P2之間的列向量應相互對應，如場景點云最小特征值對應的特征向量應對應于模型點云最小特征值對應的特征向量。

第一組實驗選擇的是三維激光掃描儀掃描的室內(nèi)點云數(shù)據(jù)分割出來的椅子數(shù)據(jù)，點云數(shù)據(jù)分辨率約為7 mm；模型庫選擇的是椅子模型庫，每個模型重采樣的分辨率與掃描點云數(shù)據(jù)保持一致（為了保證模型庫模型細節(jié)與掃描數(shù)據(jù)相當，達到較好的匹配效果）。匹配結(jié)果如圖5所示，圖中第一行為輸入點云數(shù)據(jù)，第二行為對應的檢索得到的最佳匹配模型結(jié)果，即第一行的第一個點云數(shù)據(jù)最佳匹配模型為第二行的第一個數(shù)據(jù)，依次類推。圖4 電子器材模型庫

【參考文獻】：
期刊論文
[1]無人機傾斜攝影分辨率建模與分析[J]. 曹洪濤,高偉,張海峰,張亮,邊延凱.  地理空間信息. 2019(01)
[2]基于圖像輔助的三維模型形狀檢索[J]. 劉杰洪,黃惠.  集成技術(shù). 2017(05)



本文編號：3464736