国内现状之3D模型.ppt

近几十年来,从事摄影测量、计算机视觉等研究工作的实验室和研究所发表了大量有关建筑物三维重建的论文。大体的发展趋势是：

(1)从单影像、双视立体影像发展至多视影像处理。
对利用单影像进行建筑物高度量测涉及的摄影测量理论方法进行了归纳总结，在此基础上，提出了针对规则建筑物高度量测的三角形量测，但在其高程显示中有不足。针对立体影像的显示问题,介绍了色彩融合法和双向交替法，但是由于信息量少，遮挡问题得不到很好的解决。以探索多视影像的匹配和建筑物提取方法为目的，着力于多视影像信息的充分利用，内容涵盖了约束Deluanay三角网的应用扩展、影像边缘提取、影像分割、知觉编组、多视匹配和建筑物面片提取、模型估计、模型平差等多视影像处理的整个过程。(2)从灰度信息的利用发展到彩色甚至多光谱信息的利用。
在变化信息自动发现的基础上,基于目标灰度信息,研究遥感影像中土地利用变化信息的边界提取方法，提出了一种典型区域法。但是彩色影像要比全色影像含有更多的信息，当把彩色影像变为灰度影像后，原先在彩色影像上很容易分割的区域，有可能变得无法分辨。色彩信息的利用对于影像分割、边缘提取具有很重要的意义，分割的效果可以在很大程度上影响到建筑物重建效果。提出在多维特征空间中以互信息为评价指标进行特征选择，在特征子集中应用支持向量机分类器实现图像监督分类的方法。(3)从2D和3D的独立处理发展到两者的互动。由单片的影像信息提取和编组，发展到多片信息的相互验证和互补。由于影像特征提取的不确定性，低级处理常常不能提取所有的特征，并且经常含有假的特征，可以用3D匹配排除假特征，利用2D区域特征引导3D编组。对直线相位编组法进行改进,提出了一种在边缘检测基础上进行相位编组提取直线的方法。提出一种基于模型的自动提取建筑物三维航空影像的方法。(4)成像几何、目标知识与空间推理的利用更加全面和深入。建筑物自动提取与人工提取最大的区别在于人工提取是在以先验知识为前提下进行的，而计算机不具备对建筑物的先验知识，因此在建筑物检测时，计算机会产生错误判定。影像点的共线，线段的平行、垂直是2D特征编组的基础。核线、灭点、三视影像点、线的后交关系是多视影像几何处理的基础。三维点、线的共面是用于多面体建筑物特征编组和建模的主要准则，几何空间推理语义模型使建筑物自动检测更加可靠。阐述了空间方位的基本定义、表达基础以及它与拓扑关系、方向关系的区别.(5)建筑物的几何模型由简单的矩形、人字形发展基于面片的组合模型。从适用于简单、特殊的建筑物到一般的复杂的建筑物。一些方法专注于特定类型的房屋，只能处理如直角直边、平顶、或简单的参数化模型。为了适应更复杂的建筑物类型，人们提出了基于三维线段的共面编组的一般建筑模型。实现了一套完整的建筑物3D重建方案，以多面体结构模型假设为基础，利用高分辨率航空遥感立体图像对，自动重建包括单“人”字形、多“人"字形以及多尖顶结构屋项的建筑物3D模型。(6)从单纯影像信息处理发展到多源信息的集成处理。由于从影像进行三维重建的困难，一个新趋势是航空影像与其它数据的结合，如GIS数据和影像的集成处理。通过使用高分辨率遥感影像和数字地面模型相结合提出了一种新的建筑物自动提取算法。通过结合高分辨率遥感图像和GIS数据，提高建筑物轮廓提取的精确度、可靠度，使其效率大大提高。

总的来说，目前建筑物轮廓自动重建已经取得了一些成就，但是还没有能针对各种建筑场景进行自动重建的完整系统，特别是对于复杂建筑更是如此。这也是半自动方法和多源信息得到重视的原因。