基于高分辨率多视角影像的建筑物纹理映射研究

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1、万方数据中图分类号里2Q墨UDC900硕士学位论文学校代码!Q三三三密级公匠基于高分辨率多视角影像的建筑物纹理映射研究TheResearchofTextureMappingBasedonMultipleHighResolutionImage作者姓名：学科专业：研究方向：学院(系、所)：指导教师：王学地理学地图学与地理信息系统地球科学与信息物理学院范冲副教授论文答辩日期塑!竺掣!：答辩委员会主中南大学二。一四年五月万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他

2、人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均己在论文中作了明确的说明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。作者签名：——'謦学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版；本人允许本学位论文被查阅和借阅；学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其它手段保存和汇编本学位论文。保密论文待解密后适应本声明。作者签名：堪导师签名虹日期：

3、丑崆年S月驷日万方数据中南大学硕士学位论文摘要基于多视角影像的三维模型纹理映射研究摘要：随着摄影测量技术以及计算机视觉的迅速发展，人们对三维可视化的要求越来越高。三维建筑物模型重建是建立数字城市的一个重要方面。在三维建筑物重建中，纹理是影响模型真实感的一个关键因素之一。而三维纹理映射的最终目的是得到高精度、全自动、高保真的三维模型，这也是计算机视觉领域的热点问题。本文旨在基于Hough变换及LSD(LineSegmentDetector)的直线检测方法提取纹理影像的特征线；基于多幅纹理图像融合的处理方法，对三角网格模型每个三角面元的多个候选纹理进行择优，选择三角面元法向量与视线方

4、向夹角最小的候选纹理，对网格模型进行纹理贴图。本文所做的工作和改进主要分为如下几项：(1)系统介绍了基于机载三维激光点云数据和二维纹理影像进行匹配实现纹理映射的研究现状，分析了匹配实验过程中存在的问题，并实现了具有真实感的纹理贴图。(2)介绍了纹理影像的来源，阐述了基于高分辨率倾斜遥感影像提取建筑物边缘直线及对点云模型提取轮廓线的研究。本文基于建筑物立面纹理影像，采用Hough变换和LSD的直线检测方法分别成功提取建筑物立面纹理影像的特征线。(3)在基于OpenGL实现纹理贴图的阶段，以多张纹理影像作为候选纹理，基于模型三角面片的法向与视线方向的法向量夹角最小的原理选择最佳纹理图

5、像。较于基于图像融合进行纹理贴图的方法，基于最优纹理选取的方法对纹理映射的可视化效果有所改善，解决了多张纹理图像重叠部分的映射效果不均匀问题。关键词：点云模型；纹理映射；倾斜影像；多视角影像分类号：万方数据中南大学硕士学位论文AbstractTheResearchOn3DModelofTextureMappingBasedonMultiViewImages—Abstract：Withtherapiddevelopmentofphotogrammetryandcomputervision，peoplehaveahighdemandforthe3Dvisualizationincre

6、asingly．The3Dbuildingmodelreconstructionisanimportantaspectoftheconstructionofthedigitalcity．In3Dbuildingreconstruction，textureisoneofthekeyfactorsaffectingrealisticofthemodel．Thepurposeofthe3Dtexturemappingistogeta3Dmodelwhichcangethighprecision，automatic，highfidelity．andwhichisalsothehotiss

7、ueinthefieldofcomputervision．InthispaperweextractthefeaturelineoftextureimagebasedonHoughtransformandLSD(LineSegmentDetector)featurelineextractionmethod；andeachtriangularelementoftriangularmeshmodelispreferredbasedonmultipletextureimagefusion