多源数据融合技术在古建筑三维重建中的应用

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0322

测绘通报 ›› 2019, Vol. 0 ›› Issue (10): 77-82.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0322

多源数据融合技术在古建筑三维重建中的应用

徐光禹¹, 杜宁¹, 王莉¹, 裴书玉², 李丰旭¹, 罗辑³

1. 贵州大学矿业学院, 贵州贵阳 550025;
2. 河南省水利勘测有限公司, 河南郑州 450008;
3. 贵州云图瞰景地理信息技术有限公司, 贵州贵阳 550007

收稿日期:2018-10-31 出版日期:2019-10-25 发布日期:2019-10-26
通讯作者: 杜宁。E-mail:ndul@gzu.edu.cn E-mail:ndul@gzu.edu.cn
作者简介:徐光禹(1993-),男,硕士生,主要研究方向为点云数据处理及三维重建。E-mail:275453917@qq.com
基金资助:
国家自然科学基金（41701464）；贵州省科技计划（黔科合基础[2017]1026）

Application of multi-source data fusion technology in the 3D reconstruction of old architectures

XU Guangyu¹, DU Ning¹, WANG Li¹, PEI Shuyu², LI Fengxu¹, LUO Ji³

1. Institute of Mining, Guizhou University, Guiyang 550025, China;
2. Henan Water Conservancy Survey Co., Ltd., Zhengzhou 450008, China;
3. Guizhou Yuntu Landscape Geographic Information Technology Co., Ltd., Guiyang 550007, China

Received:2018-10-31 Online:2019-10-25 Published:2019-10-26

摘要/Abstract

摘要： 针对单一点云数据建模时自动化程度低、模型不够完整等问题，提出了一种基于多源数据融合技术的三维重建方法。其基本思路是将地面激光点云与空地影像相结合，在对多源数据进行预处理、坐标系统一、数据融合配准、目标特征提取与识别的基础上，实现模型重建。试验结果表明：采用地面激光点云+空地影像融合建模能得到更加精确、完整和美观的实景三维模型。

关键词: 激光点云, 空地影像, 多源数据融合, 三维重建

Abstract: To solve the problems of low automation and incomplete models when modeling single point cloud data, a 3D reconstruction method based on multi-source data fusion technology is proposed in this paper. The basic idea is the combination of ground laser point cloud and pace-surface images. On the basis of processing the multi-source data, coordinate system, data fusion registration, target feature extraction and recognition, model reconstruction is realized. The experimental results show that using ground laser point cloud and space-surface images fusion modeling can get more accurate, complete and beautiful 3D model.

Key words: laser point cloud, pace-surface images, multi-source data fusion, 3D reconstruction

中图分类号:

P237

徐光禹, 杜宁, 王莉, 裴书玉, 李丰旭, 罗辑. 多源数据融合技术在古建筑三维重建中的应用[J]. 测绘通报, 2019, 0(10): 77-82.

XU Guangyu, DU Ning, WANG Li, PEI Shuyu, LI Fengxu, LUO Ji. Application of multi-source data fusion technology in the 3D reconstruction of old architectures[J]. 测绘通报, 2019, 0(10): 77-82.

参考文献 15

[1]	DEY T K,SUN J.An adaptive MLS surface for reconstruction with guarantees[C]//Proceedings of the Eurographics Symposium on Geometry Processing. Vienna:ACM,2005:43-52.
[2]	田佳.基于多源数据融合的三维重建研究[D].南昌:东华理工大学,2012.
[3]	魏征.车载LiDAR点云中建筑物的自动识别与立面几何重建[D].武汉:武汉大学,2012.
[4]	TAILLANDIER F,DERICHE R.Automatic buildings reconstruction from aerial images:a generic bayesian framework[C]//Proceedings of ISPRS Congress. Istanbul:[s.n.], 2004:12-23.
[5]	SCHINDLER K,BAUER J.A model-based method for building reconstruction[C]//Proceedings of HLK 2003. Nice, France:IEEE, 2003:74-82.
[6]	RUTZINGER M,ELBERINK S O,PU S,et al. Automatic extraction of vertical walls from mobile and airborne laser scanning data[J]. International Archives of Photogram-metry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2009, 38(W8):7-11.
[7]	王伟,黄雯雯,镇姣.Pictometry倾斜摄影技术及其在3维城市建模中的应用[J].测绘与空间地理信息,2011,34(3):181-183.
[8]	童礼华,程亮,李满春,等.建筑轮廓的车载和航空LiDAR数据配准[J].测绘学报,2013,42(5):699-706,714.
[9]	余芳强,陈菁,谷志旺.基于多源数据的既有古建筑数字化建模技术[J].建筑施工,2018,40(3):315-317.
[10]	CHENG Liang, TONG Lihua, CHEN Yanming, et al. Integration of LiDAR data and optical multi-view images for 3D reconstruction of building roofs[J].Optics and Lasers in Engineering,2013,51(4):493-502.
[11]	CHENG L,GONG J Y,LI M C,et al. 3D building model reconstruction from multi-view aeral imagery and LiDAR data[J].Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 2011,77(2):125-139.
[12]	刘星,胡光道.多源数据融合技术在成矿预测中的应用[J].地球学报, 2003, 24(5):463-468.
[13]	缪彩练,南建设,郭娜.基于多源数据融合技术的情报侦察系统效能评估体系[J].电讯技术,2012, 52(4):429-434.
[14]	阚酉浔.基于多源测量数据融合的三维实景重建技术研究[D].武汉:中国地质大学(武汉),2017.
[15]	曹帅帅.无人机倾斜摄影测量三维建模的应用试验研究[D].昆明:昆明理工大学,2017.

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Application of multi-source data fusion technology in the 3D reconstruction of old architectures

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[1]	贺彪, 郭仁忠, 张琛, 马丁, 王伟玺, 洪武扬, 陈业滨. 面向数字孪生城市的自然场景构造方法[J]. 测绘通报, 2022, 0(7): 87-92.
[2]	于广瑞, 刘兴春, 时春霖, 王智超. 一种稳健的无人机影像三维重建方法[J]. 测绘通报, 2022, 0(6): 76-81.
[3]	谢洪, 陈立波, 聂倩, 吴玮, 张沛. 利用点云配准的空地影像融合技术[J]. 测绘通报, 2022, 0(6): 82-87.
[4]	陈兰兰, 夏益强, 肖海平, 刘小生. 露天矿边坡稳定性监测方法研究现状及进展[J]. 测绘通报, 2022, 0(5): 7-13.
[5]	李少先. 利用双向布料模拟的机载建筑物点云提取[J]. 测绘通报, 2022, 0(3): 148-151.
[6]	孙保燕, 周鑫, 覃禹程, 韦龙华, 葛广昊. 空地多数据互辅融合技术在大型牌式古建筑重建的应用[J]. 测绘通报, 2022, 0(1): 121-127,132.
[7]	李昊霖, 李冲, 王辉, 佘毅. 一种机载LiDAR数据漏洞检测方法[J]. 测绘通报, 2022, 0(1): 133-138.
[8]	李晓丽, 刘如飞, 汤玉兵, 任红伟, 柴永宁. 高精度矢量数据的路面三维自动建模方法[J]. 测绘通报, 2021, 0(7): 70-73.
[9]	张守权, 李大军, 郭丙轩, 刘丹, 彭哲. 一种快速高效的无缝纹理匀光方法[J]. 测绘通报, 2021, 0(4): 98-104.
[10]	赵文军, 丁智奇, 王泓森. 倾斜实景模型和LiDAR点云数据相融合的不动产测量新方法[J]. 测绘通报, 2021, 0(2): 87-92.
[11]	李志远, 李迪贵, 王健, 宋羽. 旧城改造中建筑物立面快速提取方法[J]. 测绘通报, 2021, 0(2): 164-166.
[12]	赵焰, 曹聿铭, 黄鹤. 基于车载激光点云的高精地图矢量化成图[J]. 测绘通报, 2021, 0(12): 105-109,114.
[13]	张荣春, 衣雪峰, 李浩, 岳建平, 卢官明, 张学东. 多源数据多语义岩体结构面提取方法[J]. 测绘通报, 2021, 0(11): 76-80,105.
[14]	胡春梅, 夏国芳, 刘喜. 地面激光点云与数码影像自动高精度配准[J]. 测绘通报, 2021, 0(10): 83-87.
[15]	余建伟, 廖江海, 陈智鹏, 熊永钢, 熊智敏. 基于断面基准面点云模型的隧道管片分割与断面提取[J]. 测绘通报, 2021, 0(10): 159-162.