模型的航空影像矩形建筑物半自动建模

集成高分辨率多视航空影像与lidar数据,以"轮廓提取—3维轮廓生成—3维模型重建"为主要框架,提出一种多视轮廓与lidar数据集成的3维轮廓线生成方法、lidar数据支撑下改进的分割-合并-成型算法,形成一套新的、系统的3维建筑物模型重建技术方案。该方案可以有效重建结构复杂的3维建筑物模型,相对单纯基于lidar的方案,所重建3维模型的准确性与完整性更好、定位精度更高。

为了从高分辨率遥感图像中完整提取建筑物区域,采用区域分割的原理,研究了建筑物自动检测的方法。该方法首先利用利用k-mean分类方法将地物分为两类:人工地物类和非人工地物类,然后利用阴影、meanshift分割信息来剔除人工地物类中干扰区域,再根据形状分析来确定真实的建筑物区域。本文用上述方法对高分辨率航空影像进行了实验,实验结果证明了该方法有着较高的识别率、较好的准确性和鲁棒性,具有实用价值。

采用人机交互方法按照一定顺序提取建筑物角点,根据近似点位进行角点位置的纠正,按照影像自动定向的结果计算模型的三维坐标,建立三维建筑物模型。实验证明,这一方法能有效地实现速度和逼真度的兼顾。特别是对于一些仅需小范围的建筑物建模场合,例如三维制导时的目标区域,采用该方法进行建模不失为一种简单而有效的方法。

彩色航空影像中的建筑物阴影提取

第z8卷第7期 z005年7月 计算机学报 c~inesejournalocomputers vol.z8no.7 julyz005 收稿日期z003-1z-06修改稿收到日期z005-0z-18.本课题得到国家自然科学基金6017z066国家八六三高技术研究发展计划项 目基金z001aa136070资助.唐亮男1975年生博士主要研究兴趣为图像处理模式识别和计算机视觉等.e-mailtl!tsinghua. edu.cn.谢维信男教授博士生导师主要从事信号和图像处理智能信息处理模糊信息处理等方面的研究.黄建军男1971年生博 士教授主要从事智能信息处理方面的研究.谢兴灿男硕士主要从事图像处理模式识别方面的研究.刘

在对航空影像中的建筑物进行识别提取时,建筑物顶部的轮廓信息是一个重要的判断依据。基于航空影像建筑物个数繁多、形状复杂,且存在较多的干扰信息,提出一种新颖有效的建筑物识别方法:首先,利用改进标记分水岭算法提取建筑物区域。然后,对每个分割得到的建筑物区域,提取其轮廓,对轮廓进行基于平稳小波变换的仿射不变量计算,并构造建筑物模型数据库,利用相关系数实现了建筑物的有效识别。

分析了利用数字表面模型直接代替数字高程模型进行正射纠正难以达到真正射效果的原因,阐述了遥感影像真正射纠正的基本流程,针对其中的建筑物遮挡区自动检测这一关键问题,以z-buffer算法为基础提出一种解决方案,并利用ads40影像验证了算法的正确性。

经典的卷积神经网络结构在前向传播过程中分辨率不断下降,导致仅采用末层特征时难以实现建筑物边缘的精确分割,进而限制目标检测精度。针对该问题,提出一种基于u型卷积网络的建筑物检测方法。首先借鉴在图像分割领域中性能出色的神经网络模型u-net的建模思想,采用对称式的网络结构融合深度网络中的高维和低维特征以恢复高保真边界；其次考虑到经典u-net对位于特征金字塔顶层的模型参数优化程度相对不足,通过在顶层和底层两个不同尺度输出预测结果进行双重约束,进一步提升了建筑物检测精度。在覆盖范围达30km2、建筑物目标28000余个的航空影像数据集上的试验结果表明,本文方法的检测结果在iou和kappa两项关键评价指标的均值上分别达到83.7%和89.5%,优于经典u-net模型,显著优于经典全卷积网络模型和基于人工设计特征的adaboost模型。

研究城镇建筑物的提取是遥感影像分析应用中的一项重要内容。遥感影像建筑物结构和光谱的多样性,使结构、光谱等特征的建筑物提取变得极其复杂。根据遥感影像的建筑物纹理区别于其它空间对象纹理的特点,为提高影像分辨率,提出gabor纹理块的遥感影像对象模型方法应用于遥感影像城镇建筑物的提取。以整个城镇为对象,以建筑物、道路、绿地等不同城镇区域为组成对象的纹理块,建立基于纹理块的对象模型,利用模型进行遥感影像对象的纹理标定,最终提取出城镇建筑物。实验结果表明方法克服了建筑物结构复杂性和多样性以及背景环境的影响,能很好地从城镇遥感影像中提取建筑物。

大量采集航空像片冠幅x与地面树木直径y的相关资料,指出一群由树冠"亮点集"组成的航空像片图像是"冠幅"检测的必要条件,并从专业的角度论证航片冠幅x与树木直径y应满足带截距的线性相关关系。由于树冠密度的随机干扰,使得冠幅x与直径y不满足等方差条件,所以必须在原来固定参数线性模型的基础上引入随机效应参数。本文采用"样地"作为随机效应的构造变量,"树冠类型"为组变量,它们的叉积构造"随机效应"参数的设计矩阵,从而构造出航空像片冠幅x与树木直径y的线性混合模型,由此获得总体y的最优无偏估计,线性混合模型的相关系数由一元线性模型的0.57平均提高到0.72。线性混合模型的实质是在固定参数方程上迭加随机"噪声"。由于数据经过标准化处理,带有随机挠动的预测方程参数与航空像片比例尺无关。

基于航空影像建筑物个数繁多、形状复杂,且存在较多的干扰信息,提出一种新颖的建筑物边缘直线特征提取方法.对航空影像进行改进标记分水岭分割,并结合dsm高度信息,有效去除道路和阴影的影响.同时,对影像进行基于多尺度自适应加权的改进canny算子的边缘检测.在每一个分割得到的建筑物初始区域内,对检测到的边缘点进行相位编组提取直线,利用建筑物屋顶约束条件,统计屋顶的主方向,修正和规划直线段,实现了建筑物边缘直线特征快速、有效的提取.

对航空影像城市建筑物的分割方法进行了研究；基于densenets的密集连接结构；结合池化下采样和反卷积上采样方法；提出了一种新的图像语义分割方法；实验结果表明；新方法在模型参数大小、训练时间和平均交并比方面均优于unet；预测图像更直观地体现了新方法的优势；城市建筑物分割得较为完整；

提出了一种新的从航空城区图像中自动提取矩形建筑物的方法.该方法基于从航空城区图像中提取的边缘,经过轮廓跟踪,采用splitting方法提取直线,得出其相应的直线几何图形;针对航空图像的复杂及现有边缘检测算法的不足,提出了一系列直线处理的方法(如直线的分类、排序、合并、调整等)有效地弥补了前述处理的不足;为提高矩形房屋提取的准确率,引入知识定义了几种近似的矩形结构.文章采用几何结构元分析的方法,提取图形中构成矩形的各种基本结构元,再根据结构元合并的准则,将各种基本结构元通过一定的合并算法合并成矩形结构.大量试验结果证明该方法提取矩形房屋的准确率较高,鲁棒性好,运算速度快,具有较强的实际应用价值

为研究类矩形盾构施工对邻近十字交叉梁基础框架建筑物的影响,基于建筑物-土体-隧道之间的共同作用,本文采用midas/nx软件建立类矩形盾构隧道垂直下穿十字交叉梁基础框架建筑物的三维有限元模型,考虑隧道水平位置改变和土质条件的影响,分析建筑物受类矩形盾构施工影响的变形和受力规律。研究结果表明,当隧道轴线到建筑物中轴线的水平距离l=0m时,随着隧道开挖的进行建筑物的沉降量增大；框架最大第一主应力和最大剪应变总体上增大；土质条件改变影响较大；随着l增大,框架的最大第一主应力和最大剪应变呈现减小趋势,建筑物产生向隧道一侧的倾斜,l增大到一定距离后建筑物几乎不受影响。

无人机航测技术具有非接触测量、效率高、信息丰富等优点,在数字城市建设中正发挥着越来越重要的作用。本文以某建筑物为研究对象,提出了一种基于无人机影像的建筑物三维模型重建方法,首先使用无人机对建筑物的屋顶及墙面拍摄,再进行影像匹配生成密集点云；然后使用扫描仪对无人机无法拍摄的墙面进行扫描,并将扫描点云与影像生成点云配准；最后对点云预处理,再进行三角网构建,使用3dsmax构建精细化模型,并对模型进行质量评估。结果表明,该方法可以获得建筑物精细化的三维模型。

高分辨率遥感影像具有场景复杂、目标种类多样、同一目标呈现多种形态等特点,给建筑物检测带来困难.近年来,可变形部件模型(deformablepartmodel,dpm)被广泛应用到模式识别领域,并且在自然场景的目标识别方面取得很好的效果.结合可变形部件模型,提出一种针对高分辨率遥感影像中建筑物的检测方法,将建筑物看作可变形部件的组合,通过训练得到其对应的参数模板,并采用滑动窗口的方式遍历待检测的影像,判断其中是否存在建筑物目标.通过对分辨率为0.5m的高分辨率遥感影像的实验证明了方法的有效性.

高分辨率遥感影像具有场景复杂、目标种类多样、同一目标呈现多种形态等特点，给建筑物检测带来困难。近年来，可变形部件模型（deformablepartmodel，dpm）被广泛应用到模式识别领域，并且在自然场景的目标识别方面取得很好的效果。结合可变形部件模型，提出一种针对高分辨率遥感影像中建筑物的检测方法，将建筑物看作可变形部件的组合，通过训练得到其对应的参数模板，并采用滑动窗口的方式遍历待检测的影像，判断其中是否存在建筑物目标。通过对分辨率为0．5m的高分辨率遥感影像的实验证明了方法的有效性。

针对建筑物计算机辅助调平的需要,应用模糊数学工具建立基础梁变曲测判方法,解决了原始基础情况不明条件下的数学建模问题,避免盲目调平可能产生的附加变形,为建筑物安全调平提供了保证。

针对建筑物计算机辅助调平的需要,应用模糊数学工具建立基础梁变曲测判方法,解决了原始基础情况不明条件下的数学建模问题,避免盲目调平可能产生的附加变形,为建筑物安全调平提供了保证。

提出了一种遥感图像半自动提取建筑物的方法。首先通过对建筑物边缘进行折线逼近和感知编组,可以得到其顶部大体结构。然后按照"二叉树"的数据结构,利用"超线"对建筑物影像进行区域分割。最后通过对分割后的区域进行相似性的统计并按照"二叉树"记录的分割顺序进行生长合并,从而得到了屋顶的边缘,实现了对平顶直角建筑物的提取。该方法能够充分利用区域的性质进行合并,稳定精确地提取建筑物。

矩形含水层井流模型的求解过程比较繁琐,计算工作量较大,而且容易出错,而利用计算机编程技术可使求解变得极为简单、快捷,从而极大地提高工作效率。该文以矩形隔水边界承压井流模型为例,研究了实现软件求解该类问题的思路。

利用风洞试验结果,对矩形截面超高层建筑风致脉动扭矩数学模型进行研究。以厚宽比和风场类别为基本变量,采用最小二乘法得到了风致脉动扭矩系数根方差、功率谱密度、竖向相关性系数以及横风向基底弯矩-基底扭矩相干函数闭合计算公式。这些公式的计算结果与原始试验数据吻合较好,说明计算公式具有较高精度。此外,利用结构随机振动方法,用提出的公式以及直接采用试验风压数据计算一栋实际超高层建筑的扭转动力响应,对比了扭转广义力谱、顶层扭转响应谱以及扭转响应根方差等计算结果,对比结果表明两者吻合较好,从而验证了公式的适用性。